针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。
将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。
该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。
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2024/12/10 15:53:52
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输入文章后点开始洗稿即可得到一篇不同的文章，也可以点击加强洗稿可以得到不同的效果。
洗过后不满意还可以把洗过的结果再重新洗一遍，效果更好。
同义替换：可以将文章中的同义词替换，也可以将洗过稿的文本在进行同义替换，具体操作自己结合。
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2024/12/10 13:23:23
971KB
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希望能对大家有帮助，可以结合博客使用，这是我找了半天终于发现能配置的方法，虽然很简单，但也找了好久（主要现在网上都是旧版本的配置讲解，很让人误解）
2024/12/10 13:37:54
19.57MB
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一篇论文。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。
摘要：针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于蚁群优化的调度算法。
该算法的要点是将NEH启发式算法和蚁群优化结合起来：首先,将蚁群优化中的能见度定义为NEH中所用的工作加工时间之和。
其次,对于部分解采用了NEH中的步骤2和步骤3进行局部调整。
最后,对构造出的解做插入型局部搜索。
用所提算法对置换流水车间调度问题的基准问题进行了测试,测试结果表明提出算法的有效性。
2024/12/10 13:48:33
131KB
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本项目主要利用Verilog语言设计一一个基于MIPS架构的CPU。
分别设计指令存储器、寄存器堆、ALU、取指令部件、数据存储器、立即数处理单元、主单元控制器、ALU控制单元。
将这些单元连城数据通路，再结合控制单元合成CPU下板验证。
并基于该cpu完成了串口收发数据的驱动，并下板测试，功能正确。
该代码是基于EP4CE10F17C8开发板的，可直接下板，其他开发板只需稍做改变即可用
分别设计指令存储器、寄存器堆、ALU、取指令部件、数据存储器、立即数处理单元、主单元控制器、ALU控制单元。
将这些单元连城数据通路，再结合控制单元合成CPU下板验证。
并基于该cpu完成了串口收发数据的驱动，并下板测试，功能正确。
该代码是基于EP4CE10F17C8开发板的，可直接下板，其他开发板只需稍做改变即可用
2024/12/10 11:11:03
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关于软件性能测试的培训材料，结合实例比较系统的讲解性能测试的各个方面。
分为以下几个方面：关于性能测试的一些观念；
性能测试计划；
性能测试工具介绍；
虚拟用户的创建；
用户场景的建模；
测试数据的收集；
结果分析和报告；
性能测试的自动化。
分为以下几个方面：关于性能测试的一些观念；
性能测试计划；
性能测试工具介绍；
虚拟用户的创建；
用户场景的建模；
测试数据的收集；
结果分析和报告；
性能测试的自动化。
2024/12/9 13:39:31
4.22MB
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通过AE调用ESRI.ArcGIS.DataManagementTools.Project进行，主要用到Geoprocessor类；
简单地实现投影转换，这里只是一个抛砖引玉，具体应用，结合实际。
简单地实现投影转换，这里只是一个抛砖引玉，具体应用，结合实际。
2024/12/9 13:57:07
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这个项目是结合tomcat实现了hadoop的web上传、下载、更新、删除和文件追加等操作，适合想要学习hadoop的童鞋们，云计算也是最近笔记比较热门的技术之一，希望能给大家以帮助
2024/12/8 12:25:43
11.78MB
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抽象代数包含群论、环论、伽罗瓦理论、格论、线性代数等许多分支，并与数学其它分支相结合产生了代数几何、代数数论、代数拓扑、拓扑群等新的数学学科。
抽象代数也是现代计算机理论基础之一。
最完整，最清晰
抽象代数也是现代计算机理论基础之一。
最完整，最清晰
2024/12/7 20:29:46
2.98MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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