用户反馈指标模板

状态空间模型或传递函数模型中，设计状态反馈控制时的极点布置方法是关键。介绍了在MATLAB环境下实现状态反馈控制的技术和方法。

Kyligence Zen基于其核心OLAP能力打造，专注于智能指标驱动的管理和决策平台。即刻访问https://cn.kyligence.io/zen/开启试用，或了解更多有关智能指标管理的内容。供应链场景数据集包含一个CSV文件supply_chain_management.csv，通过Kyligence Zen导航菜单的“数据”中的新建-上传CSV文件可完成数据源创建。供应链行业指标模板包含一个YAML文件supply_chain_metrics.yml，通过Kyligence Zen导航菜单的“指标”中的新建-导入YAML文件可完成指标创建。关于Kyligence，由Apache Kylin创始团队于2016年创办，致力于为企业简化数据湖上的多维数据分析（OLAP）。通过AI增强的高性能分析引擎、统一SQL服务接口和业务语义层等功能，Kyligence提供成本最优的多维数据分析能力，支持企业的智能决策。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策树大小:- 决策树模型的规模和复杂程度，影响模型的效率和可解释性。 9. 分类规则简洁性:- 分类规则的易懂程度，影响模型的可解释性和可应用性。

正版 Access 用户可通过此处获取包含资产、联系人、问题、时间等经典模板。

设计并实现了基于Matlab的状态反馈控制技术，该技术在控制系统中具有重要应用。

反馈延迟网络（FDN）是一种创新的网络结构，通过延迟反馈机制有效优化信息传输和处理。该网络设计能够在保持高效性的同时，提升数据处理的速度和准确性。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。

该工具能够监控 HDFS 的各项指标，并将数据存储至 MySQL 数据库。使用前，请先在 MySQL 中创建名为 nihao 的数据表，用于存储监控指标数据。 nihao 表结构： | 列名 | 数据类型 | 默认值 | 描述 ||---|---|---|---|| dt | datetime | NULL | 数据时间 || AddBlockNumOps | bigint(20) | NULL | 添加块操作次数 || BlockReceivedAndDeletedNumOps | bigint(20) | NULL | 接收并删除块操作次数 || CompleteNumOps | bigint(20) | NULL | 完成操作次数 || CreateNumOps | bigint(20) | NULL | 创建操作次数 || DeleteNumOps | bigint(20) | NULL | 删除操作次数 || GetFileInfoNumOps | bigint(20) | NULL | 获取文件信息操作次数 || RenameNumOps | bigint(20) | NULL | 重命名操作次数 || SendHeartbeatNumOps | bigint(20) | NULL | 发送心跳操作次数 || AddBlockAvgTime | double | NULL | 添加块平均时间 || BlockReceivedAndDeletedAvgTime | double | NULL | 接收并删除块平均时间 || CompleteAvgTime | double | NULL | 完成平均时间 || CreateAvgTime | double | NULL | 创建平均时间 || DeleteAvgTime | double | NULL | 删除平均时间 || GetFileInfoAvgTime | double | NULL | 获取文件信息平均时间 || RenameAvgTime | double | NULL | 重命名平均时间 || SendHeartbeatAvgTime | double | NULL | 发送心跳平均时间 |

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

这是一个用MATLAB编写的KDJ指标，可以直接下载并放入当前文件夹使用。操作简便，欢迎大家提出改进建议。