比较轨迹聚类方法
这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法（k型，高斯混合模型，dbscan和hdbscan）。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。
产生的集群如下所示：
应用轨迹分割以减少采样点的数量，并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。
更新（2019年2月）
添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下，它比项目的其他部分更短，更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。
公开数据集：
集群轨迹：
2021-03-18 23:43:23
13.74MB
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Ms-度量空间中某些压缩映射的不动点问题的Ulam-Hyers稳定性，适定性和极限遮蔽性
2021-03-15 21:09:18
699KB
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针对数据量庞大引起模型参数更新时样本选择困难及训练速度慢的缺陷,提出基于投影寻踪回归的铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测方法。首先采用机器学习方式提取用于建模所需的相似样本集,借助投影寻踪回归思想,建立铜闪速熔炼过程关键工艺指标预测模型;然后利用基于实数编码的加速遗传算法进行模型参数的实时更新。训练样本的机器选择可以避免人工选择带来的主观性和盲目性缺陷,模型参数的更新训练只在相似样本集中进行,可有效提高模型参数更新速度。实际生产数据仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。
2021-03-03 21:08:10
868KB
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systemd_timings输入插件
systemd_timings插件收集了许多与基于systemd的引导过程有关的时间戳。 所有值都通过通过dbus公开的systemd API访问。 有关systemd dbus API的更多信息，请参见：
系统范围的启动时间戳
此处产生的值指示各种系统范围的引导任务的时间戳：
固件时间戳记单声道
LoaderTimestampMonotonic
InitRDTimestamp单声道
UserspaceTimestampMonotonic
FinishTimestamp单声道
SecurityStartTimestampMonotonic
SecurityFinishTimestampMonotonic
GeneratorsStartTimestampMonotonic
发电机FinishTimestampMonotonic
Units
2021-03-02 19:04:44
31KB
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本文来自于RationalEdge：如果您的基于RUP的项目比较成功，您怎样知道您的团队所使用的RUP是这个项目成功的原因呢？这里GaryPollice提出了一个可以科学地度量几个迭代开发技术的方法。 在过去两年内我曾不止一次地说过“软件工程”的说法是不恰当的，我们实际上操作的是软件开发。1PhilippeKruchtenn和其它人说区分软件和其它工程学科主要有两点：其一是每个软件开发项目都是唯一的，其二是没有应用于所有软件的基本定律。这难道意味着我们应该放弃所有寻找基本定律的希望，以及开发一个更像工程学的方法来开发软件吗？完全不是。软件仍然是一个年轻的学科，在我们前面仍然有大量基础和应用研究
2021-02-27 17:07:54
153KB
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