论文研究-列结构分解分析模型.pdf,  在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.
2024-04-11 15:35:24 386KB 论文研究
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单色光干涉面接触润滑膜厚在线测量.pdf,提出了滑块 玻璃盘形成的面接触润滑油膜厚度光干涉在线测量方法。以单色激光为光源,根据油膜厚度变化引起平行干涉条纹平移的物理特征,基于光流和动态时间规整技术构造复合算法,测量干涉图像相邻帧空间域上一维光强曲线的位移,从而得到相邻帧之间的油膜厚度差。从零速度开始记录每一帧干涉图像对应的膜厚变化,实时计算出当前帧对应的膜厚,实现了膜厚的在线测量。当前算法的测量结果与离线膜厚测量结果进行了对比,验证了该系统的测量准确性。进行了阶跃载荷、匀加速及匀减速工况下的膜厚测量,揭示了膜厚变化规律。
2024-04-11 14:53:27 1.63MB 论文研究
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介绍了软计算主要成员的发展历史, 讨论了软计算的特点与分类, 分析了软计算理论研究与实际应用。 对软计算的发展趋势进行了展望, 并提出下一步的研究方向。
2024-04-11 14:47:50 224KB
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学习研究轨迹停留优化调用MeanShift算法是一项重要的研究工作,它涉及到计算机科学、人工智能、数据挖掘等多个领域。该算法可以帮助我们更好地理解人类行为模式和社会现象,同时也可以为我们提供有用的决策支持。 在学习研究轨迹停留优化调用MeanShift算法的过程中,我们首先需要了解什么是轨迹停留。轨迹停留是指在某个定位点上停留一段时间的行为,这个定位点可以是一个商场、一个旅游景点,甚至可以是一个公共交通站点。在现实生活中,我们经常会发现一些人在某个位置停留的时间比其他人长,这些人可能会在该位置进行某种活动,如购物、休息、聊天等。通过分析这些停留点,我们可以了解到人们的行为模式和消费习惯,帮助优化服务和产品。 然而,由于轨迹数据量大,数据维度高,数据之间的相关性复杂,传统的数据分析方法往往难以有效处理这些数据。在这种情况下,MeanShift算法成为了一种流行的数据聚类方法。该算法基于密度估计的方法,通过不断更新数据点的密度中心来实现数据聚类。在聚类过程中,该算法能够自适应地确定聚类中心的数量和位置,从而避免了手动调整聚类中心的繁琐过程。使用MeanShift算法进行分析。
2024-04-11 12:12:35 4KB
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基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词:k-means 光伏聚类 聚类 参考文档:《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台:MATLAB平台 主要内容:代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型,采用的是较为基础的K-means算法,经过matlab求解后,代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集,各类曲线的数量以及各类曲线的概率,数据显示结果非常清晰,而且求解的效果更好,店主已经对代码进行了深入的加工和处理,出图效果非常好 标题:改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词:K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档:《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》(部分参考) 简介: 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型,采用了改进后的 K-means 算法,以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台,并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法,我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集,同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见,求解效果更佳
2024-04-11 09:40:42 1.26MB kmeans matlab 聚类
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情感计算是快速发展的领域之一,它激发了情感检测领域的许多应用研究。 本文简要介绍了使用公开数据进行基于 EEG 的情绪检测的相关工作以及一种检测内部情绪状态的方法。 开发了一种有监督的机器学习算法来识别二维模型中的人类内心情绪状态。 来自 DEAP 和 SEED-IV 数据库的脑电图信号被考虑用于情绪检测。 离散小波变换应用于预处理信号以提取所需的 5 个频段。 提取了功率、能量、微分熵和时域等特征。 开发通道智能 SVM 分类器并完成通道组合器以检测适当的情绪状态。 DEAP数据库的四类分类率为74%、86%、72%和84%,SEED-IV数据库的分类率为79%、76%、77%和74%。
2024-04-11 09:10:51 701KB 支持向量机 毕业设计
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浓缩果汁业固体废弃物厌氧发酵的工艺研究,杨兴,,本文分析调查了果汁厂固废的组成及产量,对其组分特殊性质进行了初步分析。为了调节厌氧发酵所需的营养比例以及最大程度上控制挥
2024-04-10 11:08:29 359KB 首发论文
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从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地,学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间(NP)难题。 为了解决这个问题,已经提出了许多启发式算法,并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而,现有算法对先验知识有一些限制,例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中,我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法,并提出了一种称为约束MCMC(C-MCMC)算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识:父节点的存在,父节点的不存在以及分布知识,包括边缘的条件概率分布(CPD)和节点的概率分布(PD)。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验,以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。
2024-04-09 10:39:16 2.16MB 研究论文
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基于深度学习和字符嵌入的细胞穿透肽预测
2024-04-08 23:50:33 1.18MB 研究论文
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根据富士电机资料,汽车电子的核心是MOSFET和IGBT,无论是在引擎、戒者驱劢系统中癿发速箱控制和制劢、转向控 制中还是在车身中,都离丌开功率半导体。在传统汽车中癿劣力转向、轴劣刹车以及座椅等控制系统等,都需要加上电 机,所以传统汽车癿内置电机数量迅速增长,带劢了MOSFET癿市场增长。 新能源汽车中,除了传统汽车用到癿半导体需求之外,还需要以高压为主癿产品,如IGBT,对应癿部件有逆发器、PCT 加热器、空调控制板等。异构计算芯片是新能源汽车的“大脑”。中控芯片主要用二完成传感器信号——传感器数据— —驱劢数据——驱劢信号这样一个完整工作流程。未来主控芯片多为FPGA和ASIC。FPGA
2024-04-08 18:29:06 8.28MB 3C电子 微纳电子
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