信息增量矩阵

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基于信息增量矩阵的非高斯过程故障诊断
传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设,而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设,但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制,通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤,实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明,IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能,有效降低了误报和漏报率,优于 Q 统计量方法。
增量数据挖掘探究
增量频繁模式挖掘在频繁项集挖掘基础上,探究了三种算法,对IUAMAR算法的缺陷进行了分析。结合实际数据,提出了销售数据挖掘的实现。
增量调制滤波仿真
利用 MATLAB 仿真增量调制过程,通过低通滤波器消除量化噪声。通过改变量化间隔,绘制量化间隔与量化噪声比的曲线。仿真结果证实了增量调制方法的有效性和低通滤波器的滤噪效果。
Oracle RMAN增量备份恢复计划详解
备份计划安排如下:凌晨2点进行增量备份,采用累积模式。每周备份安排如下:周日进行0级增量备份,周一至周六进行1级增量备份。备份数据保留策略为14天,支持本地和异地恢复。
Mysql增量备份的有效实施方法
针对数据量较大的数据库,单次全量备份耗时较长,因此常常需要结合增量备份策略。Mysql提供了实用的增量备份工具:mysqlbinlog.exe(可在mysql的bin目录找到)。下文详细介绍了如何高效地实施Mysql增量备份。
数据矩阵和相异度矩阵
数据矩阵:n个数据点具有p个维度相异度矩阵:n个数据点,仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式
矩阵分析
罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》
大富翁离线数据库(增量版)
ACCESS格式,包含2005年4月1日至12月31日期间的所有帖子。
增量处理模式-数据挖掘工具(Weka 教程)
增量学习NaiveBayesUpdateable数据源 - ArffLoader评估 - ClassAssigner分类器 - NaiveBayesUpdateable评估 - IncrementalClassifierEvaluator可视化 - TextViewer可视化 - StripChart精度 - Accuracy均方根误差 - RMSE
MySQL 备份方案:增量和全量备份
增量备份* mysqldump:使用 mysqldump 命令转储数据库结构和数据,可以指定备份特定数据库或表。* xtrabackup:用于增量备份 InnoDB 引擎表,比 mysqldump 速度更快。 全量备份* mysqldump:完整转储数据库所有数据,包括结构和数据。* xtrabackup:创建数据库的物理一致性快照,包括数据文件和日志文件。