27《蒙娜丽莎之约》PPT课件.ppt

4）约当规范形实现 当传递函数除含有单实极点以外，还含有重极点时，通常不能作对角线规范形实现，但总可以作成分块对角形实现，称之为约当规范形实现，其系统矩阵A是一个含有约当块的矩阵。 第2章 线性系统的状态空间描述 上一页 下一页 返回 主目录

OIDv4到VOC XML格式 如果您有使用Pascal VOC格式的经验，但是不能使用具有类的 。 比起如何下载每个类的图像并将注释转换为XML文件的步骤要多得多。 该规范已记录在案，易于理解。 请查看用法步骤。 打开图像数据集v4 可以在找到与该庞大数据集有关的所有信息。在这几行中，仅简要概述了一些统计信息和重要提示。 培养 验证方式 测试 ＃班 图片 1,743,042 41,620 125,436 -- 盒子 14,610,229 204,621 625,282 600 入门 安装 需要Python3。 克隆此存储库。 git clone https://g

5.1.4.3数值归约　 数值归约通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量。 数值归约技术可以是有参的，也可以是无参的。有参方法是使用一个模型来评估数据，只需存放参数，而不需要存放实际数据。 有参的数值归约技术有以下两种，回归：线性回归和多元回归；对数线性模型：近似离散属性集中的多维概率分布。

GB 8170-2008 数值修约规则与极限数值的表示和判定

lda模型matlab代码PatternRecognition_Matlab 抽象的 通过训练数据集学习特征约简预测和分类器模型，并将其用于对测试数据集进行分类。 本文比较了几种减少特征的方法：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）及其核方法（KPCA，KLDA）。 相应地，实现了几种分类算法：支持向量机（SVM），高斯二次最大似然和K近邻（KNN）和高斯混合模型（GMM）。 结论 我们的实验表明，SVM是增加维数空间的最可靠方法，而SVM和LDA对噪声最敏感。 文献资料 代码运行指令 输入数据 ： 主功能 ： 关于作者

三、基于粗糙集的属性约简 定义 对等价关系族R，存在r∈R,如果 则r为R中可省略的，否则称r为R中不可省略的。 (ind(R)表示集合中元素关于R不可分辨关系) 对于属性子集 ，若存在, , 使得 则Q为最小子集，则称Q为P的简化，记为

传统基于邻域决策错误率的属性约简准则是针对总体分类精度的提升而设计的，未能展现因约简而引起的各类别精度变化情况。针对这一问题，引入局部邻域决策错误率以及局部属性约简的概念，其目的是提升单个类别的分类精度。在此基础上，进一步给出了求解局部邻域决策错误率约简的启发式算法。在8个UCI数据集上的实验结果表明，局部约简不仅是提高各个类别精度的有效技术手段，而且也解决了因全局约简所引起的局部分类精度下降问题。

以邻域粗糙集的属性重要度作为量度，从一个空集出发，前向贪心的选择重要度大的属性并入到约简集合，直到达到约简条件。

监管平台设计方案，和详细的功能描述，采集各出租车运输企业、网约车运输企业的原始数据、对采集来的数据进行分类、汇总、分析等处理、形成管理决策所需的数据信息、产生各种分析报表，以图形化进行展示和数据导出功能。