用于负荷数据曲线分析，输出曲线数据，输出分类结果，并可视化显示聚类效果。
该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。
该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。
2021/1/21 18:29:14
4KB
1
小波分析、Hilbert-Huang变换，EMD-AR谱提取柴油机活塞、活塞销毛病特征EMD-包络谱变速器毛病诊断人工神经网络的MATLAB实现及应用研究BP人工神经网络的MATLAB函数BP人工神经网络在机械毛病诊断中的应用模糊聚类分析在机械毛病诊断中的应用模糊神经网络在机械毛病诊断中的应用遗传算法在机械毛病诊断中的应用实例粒子群算法在机械毛病诊断中的应用实例支持向量机在机械毛病诊断中的应用信号处理工具箱，emd、wavelet、libsvm、nnet、tftb
2016/5/2 2:48:33
46.49MB
1
蚁群算法最早是由MarcoDorigo等人在1991年提出，他们在研究新型算法的过程中，发现蚁群在寻找食物时，通过分泌一种称为信息素的生物激素交流寻食信息从而能快速的找到目标，据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。
目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。
蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。
目前，也已渐渐应用到其他领域中去，在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等方面都有所应用。
2015/5/4 20:23:48
4KB
1
本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
2015/1/23 5:02:50
4.4MB
1
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
15KB