行业分类-物理装置-一种基于DFA算法和贝叶斯分类器的用户投诉平台.zip

使用DFA算法实现的内容安全,反垃圾,智能鉴黄,敏感词过滤,不良信息检测，文本校验，敏感词检测，包括关键词提取，过滤html标签等。

自用的DFA算法，需自设参数，用于数据处理，信号处理，机器学习等方面。全称：Detrended Fluctuation Analysis，DFA，DFA是1994年由Peng等基于DNA机理提出的标度指数计算方法，用于分析时间序列的长程相关性。 DFA 方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分, 能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关, 适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析

使用VC++实现了DFA和NFA的大部分功能，希望有需要的拿去

编译原理课程中实验： 非确定有限自动机确定化的方法和过程 还存在的小问题：继承状态集合的丢失，即从二级继承状态集合开始，没有将上继状态集合名字打印出来，由于时间问题，没有做进一步的处理。

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编译原理的作业，有了一点数据结构的知识编的，可能有遗漏，请提点意见！

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法通 fathon是DFA（去趋势波动分析）和相关算法的python软件包。 它主要用Cython和C编写，以加快计算速度。 fathon提供了五种主要算法，分别是 DFA （去趋势波动分析） MFDFA （多重分形趋势波动分析） DCCA （去趋势互相关分析） MFDCCA （多重分形趋势互相关分析） HT （时间依赖性赫斯特指数） MFDFA和MFDCCA还提供了质量指数τ和多重分形谱f （α）的方法。 DCCA具有计算互相关系数ρ_DCCA和相应置信区间的方法。 先决条件 Linux i686 Linux x86_64 Linux ARM64 macOS x86_64 Windows 32位 Windows 64位 :cross_mark: :check_mark_button: :check_mark_button: :check_mark_button: :cross_mark: :check_mark_button: Python 3.7或更高版本 numpy（版本> = 1.20） 赛顿 正在安装 像pip

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