煤质特征

彬长矿区4号煤层煤质特征与洁净等级

彬长矿区4号煤层主要以低硫、低中灰、中高挥发分、特高热值不黏煤为主，局部含有弱黏煤。依据煤炭资源潜力评价提出的6级划分方案，将其原煤洁净等级初步划分为Ⅲ级，属较好洁净煤；浮煤洁净等级为Ⅱ级，属好洁净煤。整个矿区4号煤层原煤洁净等级以Ⅲ级较好洁净煤为主，分布面积占比达73.03%，仅在西部和中东部出现小范围Ⅳ级中等洁净煤分布区，占比26.97%。

统计分析 6 2024-05-13

煤质测井响应机制及工业分析指标预测模型

河南新郑矿区赵家寨井田研究表明，煤的工业分析指标与其测井参数之间存在显著相关性。 相关性表现: 原煤水分含量与密度和视电阻率呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 灰分与密度、自然伽马和自然电位呈正相关，与视电阻率呈负相关。 原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 相关性成因: 煤中有机质和无机质的含量、性质、结构以及煤化作用等因素决定了煤质指标与测井参数之间的相关性。 应用: 通过多元统计模型，利用测井曲线预测原煤工业分析指标，服务于煤炭与煤层气勘探开发。

统计分析 4 2024-05-15

用户特征

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

统计分析 3 2024-05-15

无穷特征筛选基于图的特征过滤技术

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。

Matlab 3 2024-07-19

SQL语言特征

SQL（结构化查询语言）是一种多功能语言，具有以下主要功能：- 数据查询（查询语言）- 数据定义（数据定义语言）- 数据操作（数据操作语言）- 数据控制（数据控制语言）

Oracle 2 2024-06-01

基于特征聚类集成技术的组特征选择方法

特征选择是模式识别和机器学习领域中不可或缺的技术，从一组特征中挑选出最有效的以降低特征空间维度。在当前海量高维数据的背景下尤为重要，通过选择合适的特征选择算法，可以去除不相关和冗余特征，提升学习算法的泛化性能和运行效率。特征选择广泛应用于文本分类、生物信息学和信息检索等领域。

数据挖掘 2 2024-07-17

大数据及其特征

大数据包含规模庞大、复杂度高且增长迅速的数据集，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其特点通常总结为“3V”：- 体积：数据量巨大- 多样性：数据类型丰富- 速度：数据增长和处理速度快

Hadoop 1 2024-05-15

特征工程实战指南

掌握特征工程的基础知识与应用技巧，提升机器学习模型性能。

数据挖掘 4 2024-05-16

Spark特征处理指南

Spark是处理大规模数据的强大工具，广泛用于数据挖掘和分析。了解特征处理在提高模型性能中的关键作用至关重要。 特征处理包括： 特征提取：从原始数据中创建有意义的特征。 特征转换：修改特征以提高模型的理解和适用性。 特征选择：识别和保留对模型预测最有影响的特征。 通过遵循这些步骤，您可以提高Spark模型的准确性和效率。

数据挖掘 3 2024-05-23

sift特征点选取

sift算法中的特征点通过检测图像中的关键点来选择，这些关键点具有尺度不变性和旋转不变性。特征向量的匹配则基于关键点的描述符，通过计算描述符之间的距离来实现匹配，从而确定图像中的相似区域。

Sybase 3 2024-07-12