模糊概念漂移

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基于模糊并行约简的模糊概念漂移探测方法
数据流挖掘作为热门研究领域,涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理,提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性,利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法,该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测,并通过实例验证了其可行性和有效性。
均值漂移聚类:TensorFlow实现
该代码实现了一个使用TensorFlow进行均值漂移聚类的算法。均值漂移聚类是一种基于核密度估计的无监督学习算法。高斯核用于计算数据点的密度,并且数据点根据其密度的梯度移动,直到达到稳定状态或达到最大迭代次数。该代码提供了聚类过程中对算法参数进行调整的选项。
均值漂移算法:理论与应用
深入探讨了均值漂移算法的核心概念、理论基础及其在不同领域的应用。文章首先阐述了均值漂移算法的基本原理,包括核密度估计、梯度上升和模式搜索等关键步骤,并解释了其在数据聚类、图像分割和目标跟踪等方面的应用。
模糊控制模糊洗衣机 MATLAB 程序
实现模糊控制的洗衣机 MATLAB 程序。
运动模糊运动模糊图像的Matlab开发
讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象,介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。
均值漂移聚类MATLAB代码与C++实现
均值漂移聚类算法在MATLAB和C++中均有实现。C++版本提供了类MeanShift,用于进行聚类。要使用该类,需要提供要使用的内核函数和内核带宽,然后调用cluster方法进行聚类。聚类结果将存储在一个向量中。
单独使用 Keepalived 实现 IP 漂移和高可用方案
Keepalived 是一个高可用解决方案,主要用于实现 IP 漂移、高可用 和 负载均衡 功能。将介绍如何使用 Keepalived 单独实现 IP 漂移和高可用性,以便当一台机器发生故障时,服务可以自动切换到备用机器。 什么是 Keepalived? Keepalived 是一个开源的 Linux 高可用解决方案,支持 IP 漂移、高可用、负载均衡等。它通过自动检测服务器状态,并在服务器故障时切换至备用服务器,保证服务的高可用性。 Keepalived 的组件 Keepalived 由以下三部分组成:- vrrp:虚拟路由冗余协议,用于实现服务器的冗余和自动切换。- check:用
SQL 模糊查询
SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。
模糊PID模型
利用Simulink建模,编写M函数,实现模糊PID控制,对PID控制参数进行调整。
低漂移高精度运放IC的ρ保持依赖问题
损联接分解吗? 解:(1) πAB(F)={A→B,及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} πAC(F)={A→C,及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} πAD(F)={A→D,及按自反律所推导出的一些平凡函数依赖} (2)ρ相对于F是无损联接分解(解法如下题)。 (3)πAB(F)∪πAC(F)∪πAD(F)={A→B,A→C,A→D},没有满足B→C,D→C函数依赖,因此ρ相对于F的这个分解不保持依赖。 5.15设R=ABCD,R上的F={A→C,D→C,BD→A},试证明ρ={AB,ACD,BCD}相对于F不是无损联接分解。证明:(本题用到教材p114页定理5.4:如果R的分解为ρ={