電子發(fā)燒友App

硬聲App

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>白話空間統(tǒng)計(jì)之地理加權(quán)回歸

白話空間統(tǒng)計(jì)之地理加權(quán)回歸

12下一頁(yè)全文
收藏

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

評(píng)論

查看更多

相關(guān)推薦

ADI公司的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法確保高效空間利用與工作人員安全

ADI今天推出ADI EagleEye? ADSW4000人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法,用于檢測(cè)和統(tǒng)計(jì)會(huì)議室或辦公室等室內(nèi)空間中的人數(shù)。
2021-11-30 10:00:54689

加權(quán)遞推平均濾波法是什么

加權(quán)遞推平均濾波法是對(duì)遞推平均濾波法的改進(jìn),即不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)。通常是,越接近現(xiàn)時(shí)刻的數(shù)據(jù),權(quán)取得越大。給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大,則靈敏度越高,但信號(hào)平滑度越低。下面直接看C代碼的實(shí)現(xiàn)
2022-01-11 07:01:39

回歸算法之邏輯回歸的介紹

回歸算法之邏輯回歸
2020-05-21 16:25:15

回歸算法有哪些,常用回歸算法(3種)詳解

回歸是數(shù)學(xué)建模、分類(lèi)和預(yù)測(cè)中最古老但功能非常強(qiáng)大的工具之一。回歸在工程、物理學(xué)、生物學(xué)、金融、社會(huì)科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用,是數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的基本工具。回歸通常是機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的第一個(gè)算法。通過(guò)學(xué)習(xí)
2020-07-28 14:36:05

回歸系數(shù)表的變量

(二)讀懂邏輯回歸結(jié)果 —— 哪個(gè)變量值得關(guān)注
2019-09-26 13:40:29

回歸預(yù)測(cè)之入門(mén)

式子吧,不然看一些相關(guān)的論文可就看不懂了,這個(gè)系列主要將會(huì)著重于去機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)描述這個(gè)部分,將會(huì)覆蓋但不一定局限于回歸、聚類(lèi)、分類(lèi)等算法。回歸與梯度下降:回歸在數(shù)學(xué)上來(lái)說(shuō)是給定一個(gè)點(diǎn)集,能夠用一條曲線
2018-10-15 10:19:03

統(tǒng)計(jì)任務(wù)的問(wèn)題

為什么說(shuō)統(tǒng)計(jì)任務(wù)是每秒計(jì)算一次CPU利用率,在統(tǒng)計(jì)任務(wù)中調(diào)用OSTimeDly(OS_TICKS_PER_SEC); 假如有更高優(yōu)先級(jí)的任務(wù)正在運(yùn)行呢,統(tǒng)計(jì)任務(wù)豈不是要等待?還有個(gè)問(wèn)題 問(wèn)什么不能在OSStart(); 之前開(kāi)啟滴答時(shí)鐘?
2014-07-25 11:35:45

Arcgis空間分析中多點(diǎn)中心計(jì)算的一些筆記

Arcgis空間分析——求取一組要素的地理中心
2019-04-03 07:30:58

Clark Labs TerrSet 18.10 地球系統(tǒng)綜合地理信息軟件系統(tǒng)

和IDRISI圖像處理工具,以及垂直應(yīng)用的一個(gè)Constellation。 TerrSet提供了業(yè)界最廣泛的一套地理空間工具在一個(gè)單一的,負(fù)擔(dān)得起的包。有沒(méi)有必要購(gòu)買(mǎi)昂貴的附加組件來(lái)擴(kuò)展你的研究能力
2015-10-18 22:28:43

Edge Impulse的回歸模型

Edge Impulse的回歸模型可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式,并將其應(yīng)用于新數(shù)據(jù)。 非常適合預(yù)測(cè)數(shù)字連續(xù)值。
2021-12-20 06:21:35

Multivariate Linear Regression多變量線性回歸

吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫(xiě)筆記三 - Multivariate Linear Regression 多變量線性回歸
2020-06-11 17:02:50

TensorFlow實(shí)現(xiàn)多元線性回歸(超詳細(xì))

在 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸的基礎(chǔ)上,可通過(guò)在權(quán)重和占位符的聲明中稍作修改來(lái)對(duì)相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸。在多元線性回歸的情況下,由于每個(gè)特征具有不同的值范圍,歸一化變得至關(guān)重要
2020-08-11 19:35:23

TensorFlow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸

本小節(jié)直接從 TensorFlow contrib 數(shù)據(jù)集加載數(shù)據(jù)。使用隨機(jī)梯度下降優(yōu)化器優(yōu)化單個(gè)訓(xùn)練樣本的系數(shù)。實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸的具體做法導(dǎo)入需要的所有軟件包: 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,所有的輸入都線性增加
2020-08-11 19:34:38

TensorFlow邏輯回歸處理MNIST數(shù)據(jù)集

本節(jié)基于回歸學(xué)習(xí)對(duì) MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,但將添加一些 TensorBoard 總結(jié)以便更好地理解 MNIST 數(shù)據(jù)集。MNIST由https://www.tensorflow.org
2020-08-11 19:36:01

TensorFlow邏輯回歸處理MNIST數(shù)據(jù)集

本節(jié)基于回歸學(xué)習(xí)對(duì) MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,但將添加一些 TensorBoard 總結(jié)以便更好地理解 MNIST 數(shù)據(jù)集。MNIST由https://www.tensorflow.org
2020-08-11 19:36:31

Tensorflow的非線性回歸

Tensorflow 非線性回歸
2020-05-12 10:19:42

labview如何輸入振動(dòng)信號(hào),如何實(shí)現(xiàn)頻率加權(quán)呢?

本人初學(xué),找了很多資料還是不會(huì),拜請(qǐng)大師們幫忙!我有一組加速度-時(shí)間關(guān)系圖,記錄了每1s對(duì)應(yīng)的加速度值,這些值都是已知的?,F(xiàn)在我要把這組加速度信號(hào)頻率加權(quán)(要進(jìn)行車(chē)輛平順性評(píng)價(jià)),該怎么輸入數(shù)據(jù)
2015-04-27 07:14:38

logistic回歸是什么?

logistic 回歸(內(nèi)附推導(dǎo))
2019-08-06 11:36:28

matlab回歸分析總結(jié)

1、多元線性回歸2、多項(xiàng)式回歸3、非線性回歸4、逐步回歸[hide][/hide]
2012-03-20 10:26:23

【原創(chuàng)視頻】白話講解ADC&剖析影響ADC結(jié)果關(guān)鍵因素-2

大家上午好!今天由黃忠老師為大家講解ADC,剖析影響ADC結(jié)果關(guān)鍵因素,歡迎大家留言討論與交流!前期回顧:【原創(chuàng)視頻】白話講解ADC&剖析影響ADC結(jié)果關(guān)鍵因素-1
2021-06-23 10:54:58

使用KNN進(jìn)行分類(lèi)和回歸

的模型,可以用于回歸和分類(lèi)任務(wù)。大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是用它的名字來(lái)描述的KNN也是一樣,使用一個(gè)空間來(lái)表示鄰居的度量,度量空間根據(jù)集合成員的特征定義它們之間的距離。對(duì)于每個(gè)測(cè)試實(shí)例,使用鄰域來(lái)估計(jì)響應(yīng)
2022-10-28 14:44:46

使用PyMC3包實(shí)現(xiàn)貝葉斯線性回歸

分布。這個(gè)方法相當(dāng)復(fù)雜,原理方面我們這里不做詳細(xì)描述,這里只說(shuō)明一些簡(jiǎn)單的概念,為什么使用MCMC呢?  頻率主義和貝葉斯回歸方法之間的關(guān)鍵區(qū)別在于他們?nèi)绾翁幚韰?shù)。在頻率統(tǒng)計(jì)中,線性回歸模型的參數(shù)
2022-10-08 15:59:35

雙端口與回歸比分析有什么區(qū)別?

負(fù)反饋電路分析最常見(jiàn)的方法是雙端口分析(TPA)和回歸比(RRA)分析,這兩者之間有什么區(qū)別呢?
2019-08-07 07:00:26

哈爾濱工業(yè)大學(xué)-圖像污損處理中求取圖像加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)

請(qǐng)問(wèn)各位,dsp紙幣圖像污損處理時(shí),按照哈爾濱工業(yè)大學(xué)的論文來(lái)做,需要求取邊緣圖像的加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)和質(zhì)心點(diǎn),請(qǐng)問(wèn)這個(gè)加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)是什么意思?如何求得?
2014-07-07 10:02:09

如何使用CAD看圖王來(lái)統(tǒng)計(jì)布局中的塊?

  塊統(tǒng)計(jì)功能的增加,給我們對(duì)圖紙中的數(shù)據(jù)了解和計(jì)算有很大的幫助,帶來(lái)了很大的方便,可以快速幫我們統(tǒng)計(jì)出某一屬性的塊的數(shù)量。那么,如果我們的圖紙是在布局空間中時(shí),那么如何統(tǒng)計(jì)布局中的圖塊數(shù)量呢?那
2019-05-10 15:51:02

如何使用群組電臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效的地理位置應(yīng)用?

請(qǐng)問(wèn)如何使用群組電臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效的地理位置應(yīng)用?
2021-04-19 08:35:51

怎樣去更好地理解歐姆定律

歐姆定律的本質(zhì)到底是什么?怎樣去更好地理解歐姆定律?
2021-10-11 09:37:01

智能天線及其加權(quán)向量

網(wǎng)絡(luò)三部分。智能天線利用基帶數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),根據(jù)接收準(zhǔn)則自動(dòng)地調(diào)節(jié)天線陣元的幅度和相位加權(quán),產(chǎn)生空間定向波束。從空間響應(yīng)來(lái)看,自適應(yīng)天線陣列是一個(gè)空間濾波器,使天線主波束即最大增益點(diǎn)對(duì)全文下載
2010-04-24 09:09:17

曲線擬合、回歸方程

曲線擬合、回歸方程很多時(shí)候工程驗(yàn)證需要大量的數(shù)據(jù)做標(biāo)定?哪個(gè)精通數(shù)學(xué)分析的?交流一下,比如回歸方程、曲線擬合等,找到對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系寫(xiě)入嵌入式軟件就方便后續(xù)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集
2022-12-22 13:45:57

機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸任務(wù)

常見(jiàn)線性回歸理論與算法實(shí)現(xiàn)
2019-10-29 11:09:03

樹(shù)回歸學(xué)習(xí)和實(shí)踐

樹(shù)回歸理論與算法實(shí)現(xiàn)
2019-10-23 11:34:40

淺析邏輯回歸

ML-邏輯回歸-公式推導(dǎo)- 多種實(shí)現(xiàn)
2019-04-25 15:35:14

生產(chǎn)應(yīng)用中使用線性回歸進(jìn)行實(shí)際操練

【線性回歸】生產(chǎn)應(yīng)用中使用線性回歸進(jìn)行實(shí)際操練
2020-05-08 07:45:36

線性回歸定義

線性回歸與評(píng)價(jià)指標(biāo)-2
2019-09-03 14:24:29

線性回歸的標(biāo)準(zhǔn)方程法使用

線性回歸-標(biāo)準(zhǔn)方程法示例(python原生實(shí)現(xiàn))
2019-05-07 16:44:03

跪求高人給寫(xiě)個(gè)視感度加權(quán)濾波的程序

我在做三相電壓閃變檢測(cè)的設(shè)計(jì)信號(hào)經(jīng)過(guò)平方、0.5--35HZ濾波后有一個(gè)環(huán)節(jié)需要設(shè)計(jì)視感度加權(quán)濾波的子VI求高人解答跪求了。。。。
2012-03-27 21:40:33

高手用武之地在此

有喜歡從事傳感器研制的伙伴嗎,我這里長(zhǎng)期征集設(shè)備改進(jìn)方案,高手用武之地在此。
2015-05-14 14:13:38

高斯過(guò)程回歸GPR和多任務(wù)高斯過(guò)程MTGP

使用相關(guān)方法的論文進(jìn)行了簡(jiǎn)述,最后附上對(duì)兩種方法的編程實(shí)現(xiàn)。所有內(nèi)容的是從我自己的總結(jié)文檔中截取的不足之處,歡迎指正。高斯過(guò)程回歸高斯過(guò)程以概率分布來(lái)表示函數(shù)輸出的先驗(yàn)知識(shí),并在泛函空間建立模型
2021-06-30 06:59:08

基于地理信息圖的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滹@示

在網(wǎng)絡(luò)管理中引入WebGIS 可以實(shí)現(xiàn)在地理信息圖上顯示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。該文介紹拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)方法、空間數(shù)據(jù)處理模型和拓?fù)鋽?shù)據(jù)處理模型,實(shí)現(xiàn)基于地理信息圖的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滹@示系統(tǒng)。該系
2009-03-30 10:11:4615

一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法處理大數(shù)據(jù)集的性能,提出一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——FWAR算法。通過(guò)建立模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則模型生成候選項(xiàng)目集,并進(jìn)行剪枝,新建的模型
2009-04-13 09:56:3816

基于Web Services的多源異構(gòu)空間信息集成框架

為解決企業(yè)分布式多源異構(gòu)地理空間數(shù)據(jù)互操作的瓶頸問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于WebServices 的四層多源異構(gòu)空間信息集成框架。利用Web Services 技術(shù),OGC 地理信息服務(wù)實(shí)現(xiàn)規(guī)范,和W3C 標(biāo)準(zhǔn)的
2009-08-15 08:11:4820

一種基于能量加權(quán)檢測(cè)的UWB測(cè)距方法

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)低成本、低運(yùn)算能力的特點(diǎn),該文為基于超寬帶(UWB)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于能量加權(quán)的到達(dá)時(shí)間(TOA)估計(jì)方法。這種方法由直達(dá)徑(DP)能量窗加權(quán)
2009-11-10 15:56:0417

基于加權(quán)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)改進(jìn)算法

針對(duì)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)算法在噪聲譜上升時(shí)跟蹤時(shí)延較大的問(wèn)題,該文給出了一種加權(quán)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)改進(jìn)算法,通過(guò)分析加權(quán)對(duì)最小統(tǒng)計(jì)噪聲譜估計(jì)算法的影響,采用3
2009-11-18 14:09:2115

特征加權(quán)支持向量機(jī)

該文針對(duì)現(xiàn)有的加權(quán)支持向量機(jī)(WSVM)和模糊支持向量機(jī)(FSVM)只考慮樣本重要性而沒(méi)有考慮特征重要性對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響的缺陷,提出了基于特征加權(quán)的支持向量機(jī)方法,即特征加權(quán)
2009-11-21 11:15:1815

基于Repast的地理空間仿真模型的實(shí)現(xiàn)

本文在研究基于多Agent仿真和地理空間信息數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上,利用Repast平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)地理信息模型的建模。介紹Repast仿真平臺(tái)的結(jié)構(gòu)、主要類(lèi)庫(kù)及建模步驟,結(jié)合OpenMap闡述使用Repa
2009-12-22 17:02:0526

基于向量范數(shù)的局域加權(quán)回歸預(yù)測(cè)法

本文分析了基于關(guān)聯(lián)度的混沌序列局域加權(quán)線性回歸預(yù)測(cè)法的缺點(diǎn)與不足,提出了一種新的基于向量范數(shù)的混沌序列局域加權(quán)線性回歸預(yù)測(cè)法。該新方法在原預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上,
2009-12-30 12:00:5512

基于信息熵的先驗(yàn)信息加權(quán)融合方法研究

在小樣本可靠性分析過(guò)程中,針對(duì)傳統(tǒng)先驗(yàn)信息融合方法存在的主觀性和復(fù)雜性缺陷,引入信息熵原理和加權(quán)思想,提出了基于信息熵的先驗(yàn)信息加權(quán)融合方法,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算
2010-01-09 11:20:429

基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM及其學(xué)習(xí)算法

為了提高最小二乘支持向量機(jī)的魯棒性,介紹了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī),給出了確定加權(quán)向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM參數(shù)的優(yōu)化方法,利用它建立了
2010-01-09 14:02:009

電容加權(quán)叉指換能器進(jìn)化設(shè)計(jì)

電容加權(quán)叉指換能器進(jìn)化設(shè)計(jì) 為簡(jiǎn)化電容加權(quán)叉指換能器的設(shè)計(jì)過(guò)程,提出了一種新的設(shè)計(jì)方法。他將電容加權(quán)叉指換能器各指對(duì)的兩加權(quán)電容差值為進(jìn)化對(duì)象
2010-02-22 17:23:0315

3bits相位量化數(shù)字儲(chǔ)頻信號(hào)加權(quán)分析

3bits相位量化數(shù)字儲(chǔ)頻信號(hào)加權(quán)分析 摘 要:本文從理論上對(duì)DRFM技術(shù)中信號(hào)加權(quán)進(jìn)行了分析,推導(dǎo)出抑制低次諧波的最佳權(quán)系數(shù)。仿真結(jié)
2007-10-10 12:29:551171

什么是GML? GML:地理信息管理的飛躍

什么是GML? GML:地理信息管理的飛躍 GML是XML在地理空間信息領(lǐng)域的應(yīng)用。利用GML可以存儲(chǔ)和發(fā)布各種特征的地理信息,并控制地理
2008-10-14 10:22:003092

基于數(shù)據(jù)融合的加權(quán)合作頻譜感知技術(shù)

基于數(shù)據(jù)融合的加權(quán)合作頻譜感知技術(shù) 提出一種采用動(dòng)態(tài)加權(quán)合作和感知方法,并對(duì)認(rèn)知用戶在不同平均信噪比情況下所檢測(cè)的主用戶性能進(jìn)行了分析。仿真結(jié)果表明
2009-05-14 18:49:31717

GIS地理信息系統(tǒng)組成及應(yīng)用分析

什么是GIS   物質(zhì)世界中的任何事物都被牢牢地打上了時(shí)空的烙印。人們的生產(chǎn)和生活中百分之八十以上的信息和地理空間位置有關(guān)。地理信息
2010-07-20 11:13:582152

利用鷹圖地理空間技術(shù)提升電力傳輸與配電管理

  云南電力公司(YNPG)位于中國(guó)云南省,是中國(guó)南方電網(wǎng)的子公司。該公司選擇鷹圖地理空間解決方案,對(duì)云南全省的電力傳輸與供配工作進(jìn)行管理。鷹圖技術(shù)將用于建立中國(guó)第
2010-12-03 08:54:55721

基于OGSA-DAI擴(kuò)展的空間數(shù)據(jù)訪問(wèn)和集成

針對(duì)分布式地理空間信息共享、資源管理和空間分析的需求,結(jié)合網(wǎng)格技術(shù)的特點(diǎn),研究基于網(wǎng)格的分布式多源異構(gòu)地理空間信息查詢處理集成的關(guān)鍵技術(shù),提出了基于EDIF 框架改進(jìn)的
2011-05-12 16:38:4017

單變量回歸確定移動(dòng)平均權(quán)重算法在話務(wù)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

本文提出在移動(dòng)平均法中引入加權(quán),利用預(yù)測(cè)期與歷史各期的單變量回歸,將系數(shù)作歸一化處理作為權(quán)重, 進(jìn)行話務(wù)量的預(yù)測(cè)。文章以真實(shí)場(chǎng)景中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文所提方法的有效性。
2016-01-04 17:13:4910

PCB板級(jí)設(shè)計(jì)之地線設(shè)計(jì)

PCB板級(jí)設(shè)計(jì)之地線設(shè)計(jì),好東西,喜歡的朋友可以下載來(lái)學(xué)習(xí)。
2016-01-18 15:17:270

特征加權(quán)和優(yōu)化劃分的模糊C均值聚類(lèi)算法

特征加權(quán)和優(yōu)化劃分的模糊C均值聚類(lèi)算法_肖林云
2017-01-07 21:39:440

基于加權(quán)多尺度張量子空間的人臉圖像特征提取方法_王仕民

基于加權(quán)多尺度張量子空間的人臉圖像特征提取方法_王仕民
2017-01-08 10:57:061

屬性樣本同步粒化的AP熵加權(quán)軟子空間聚類(lèi)算法_朱紅

屬性樣本同步?;腁P熵加權(quán)軟子空間聚類(lèi)算法_朱紅
2017-01-08 11:07:010

空間約束的鄰域中值加權(quán)FCM圖像分割算法

在聚類(lèi)分析過(guò)程中,歐氏距離是最為常用的距離度量方法,而傳統(tǒng)的基于歐氏距離的圖像分割方法沒(méi)有綜合考慮空間信息和鄰域特征等因素。提出了一種用鄰域中值加權(quán)歐氏距離替代歐氏距離的度量方法,同時(shí)植入像素空間
2017-11-21 16:53:595

不平衡數(shù)據(jù)的軟子空間聚類(lèi)算法

針對(duì)受均勻效應(yīng)的影響,當(dāng)前K-means型軟子空間算法不能有效聚類(lèi)不平衡數(shù)據(jù)的問(wèn)題,提出一種基于劃分的不平衡數(shù)據(jù)軟子空間聚類(lèi)新算法。首先,提出一種雙加權(quán)方法,在賦予每個(gè)屬性一個(gè)特征權(quán)重的同時(shí),賦予
2017-11-25 11:33:370

基于語(yǔ)義的地理資源發(fā)現(xiàn)方法

空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)框架(Spatial Data Infrastructure,SDD的分布式環(huán)境中,地理空間資源的有效發(fā)現(xiàn)和訪問(wèn)是重要任務(wù)之一。網(wǎng)絡(luò)目錄服務(wù)(Catalog Service
2017-11-27 11:13:390

基于加權(quán)模糊C均值的高光譜圖像分類(lèi)方案

為了有效改善高光譜圖像數(shù)據(jù)分類(lèi)的精確度,減少對(duì)大數(shù)目數(shù)據(jù)集的依賴,在原型空間特征提取方法的基礎(chǔ)上,提出一種基于加權(quán)模糊C均值算法改進(jìn)型原型空間特征提取方案。該方案通過(guò)加權(quán)模糊C均值算法對(duì)每個(gè)特征施加
2017-11-28 10:26:070

加權(quán)正則文法語(yǔ)言

正則文法是研究自動(dòng)機(jī)的重要工具。引入取值于賦值幺半群的加權(quán)正則文法、加權(quán)類(lèi)正則文法的定義,討論了賦值幺半群上加權(quán)正則文法、加權(quán)類(lèi)正則文法和加權(quán)有限自動(dòng)機(jī)(WFA)的關(guān)系。證明了在賦值幺半群上,已知
2017-11-28 16:52:510

基于加權(quán)支持向量機(jī)的凸輪升程誤差補(bǔ)償方法

針對(duì)凸輪磨削加工過(guò)程中存在局部升程誤差嚴(yán)重超差的問(wèn)題,提出了加權(quán)支持向量機(jī)的凸輪升程誤差補(bǔ)償方法。首先根據(jù)圓率的符號(hào)判斷凸輪升程誤差值是否連續(xù),然后建立了不連續(xù)點(diǎn)與相鄰點(diǎn)之間夾角與加權(quán)值的關(guān)系。通過(guò)
2017-11-30 16:50:170

自適應(yīng)加權(quán)全變分的低劑量CT統(tǒng)計(jì)迭代算法

變分的LDCT統(tǒng)計(jì)迭代重建算法。該算法克服了傳統(tǒng)全變分(TV)算法在去除條形偽影的同時(shí)引入階梯效應(yīng)的缺點(diǎn),把基于加權(quán)方差的加權(quán)因子與TV模型相結(jié)合提出自適應(yīng)加權(quán)全變分模型,然后再把新模型應(yīng)用到懲罰
2017-12-11 14:07:001

基于加權(quán)空間離群點(diǎn)度量的隨機(jī)脈沖噪聲降噪算法

針對(duì)排序統(tǒng)計(jì)類(lèi)降噪算法在隨機(jī)脈沖噪聲( RVIN)圖像降噪過(guò)程中,對(duì)圖像邊緣和細(xì)節(jié)部分噪聲識(shí)別不夠準(zhǔn)確以及恢復(fù)比較模糊的問(wèn)題,提出了基于加權(quán)空間離群點(diǎn)度量( SLOM)的脈沖噪聲降噪算法
2017-12-11 16:27:410

基于歐氏距離的加權(quán)低秩子空間聚類(lèi)算法

針對(duì)稀疏子空間聚類(lèi)和最小二乘回歸空間聚類(lèi)求得的表示系數(shù)存在類(lèi)內(nèi)過(guò)于稀疏和類(lèi)間過(guò)于稠密的問(wèn)題,利用范數(shù),提出一種基于歐氏距離的且具有組效應(yīng)的加權(quán)低秩子空間聚類(lèi)算法,該算法通過(guò)基于歐氏距離的加權(quán)方式
2017-12-25 14:19:390

基于專(zhuān)利合作申請(qǐng)數(shù)據(jù)分析的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)研究

基于電子信息類(lèi)部分企業(yè)專(zhuān)利合作申請(qǐng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建了加權(quán)合作網(wǎng)絡(luò),針對(duì)加權(quán)合作網(wǎng)絡(luò)中邊權(quán)值分布和點(diǎn)強(qiáng)度分布呈現(xiàn)的厚尾效應(yīng)和冪率特征的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化結(jié)構(gòu)參數(shù)和統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析構(gòu)建了一種新的加權(quán)
2018-01-14 15:41:120

基因表達(dá)缺失值的加權(quán)雙向回歸估計(jì)算法

的熱點(diǎn)。本文通過(guò)利用核加權(quán)函數(shù)提取與缺失值所在的行列具有最大相似性的行列信息,提出了基于雙向核加權(quán)回歸估計(jì)的算法。在回歸過(guò)程中同時(shí)考慮基因表達(dá)的空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性信息,使回歸算法使用的信息更加充分。通過(guò)
2018-03-06 10:25:460

回歸樣條法介紹及其實(shí)現(xiàn)步驟與技巧

線性回歸是一種極其簡(jiǎn)單的、使用最廣泛的用于預(yù)測(cè)建模的統(tǒng)計(jì)方法。作為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它能解決回歸問(wèn)題。當(dāng)我們建立起因變量和自變量之間的線性關(guān)系后,這時(shí)我們就得到了一個(gè)線性模型。從數(shù)學(xué)角度看,它可以被當(dāng)做是一個(gè)線性表達(dá)式:
2018-03-23 16:37:3918914

三相逆變器加權(quán)功率并聯(lián)

傳統(tǒng)的三相逆變器系統(tǒng)加權(quán)功率均分需通過(guò)加入加權(quán)平均電路或者加入虛擬阻抗才能得以實(shí)現(xiàn)。通過(guò)基于反饋線性化的單機(jī)控制方法,闡述了三相逆變器并聯(lián)系統(tǒng)在dq0坐標(biāo)系下不需要附加電路和虛擬阻抗就能夠比較準(zhǔn)確
2018-03-28 10:47:394

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)三大類(lèi)之回歸模型(RM)

回歸方程(regressionequation)。求回歸方程中的回歸系數(shù)的過(guò)程就是回歸。回歸是對(duì)真實(shí)值的一種逼近預(yù)測(cè)。回歸統(tǒng)計(jì)學(xué)中最有力的算法之一。
2018-07-13 01:39:008897

一款地理空間可視化庫(kù) kepler.gl要遜色不少

不過(guò)它的效果相比今天要介紹的一款地理空間可視化庫(kù) kepler.gl要遜色不少,后者是由大名鼎鼎的獨(dú)角獸公司 Uber 團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā),現(xiàn)已開(kāi)源。庫(kù)直接集成到了 Jupyter Notebook 中,非常方便使用。
2019-07-13 07:58:0011246

邊緣的地理情報(bào)如何利用人工智能來(lái)掌握

人工智能可以幫助增強(qiáng)地理空間情報(bào)任務(wù)分配和收集能力,即使在惡劣的環(huán)境中也能如此。
2019-10-14 17:34:48642

機(jī)器學(xué)習(xí)的線性回歸分析

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)回歸分析,來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,運(yùn)用十分廣泛。其表達(dá)形式為y = w’x+e,e為誤差服從均值為0的正態(tài)分布。
2020-01-23 17:33:002567

機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸分析和回歸方法

根據(jù)受歡迎程度,線性回歸和邏輯回歸經(jīng)常是我們做預(yù)測(cè)模型時(shí),且第一個(gè)學(xué)習(xí)的算法。但是如果認(rèn)為回歸就兩個(gè)算法,就大錯(cuò)特錯(cuò)了。事實(shí)上我們有許多類(lèi)型的回歸方法可以去建模。每一個(gè)算法都有其重要性和特殊性。
2020-01-19 17:22:003568

機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)分析地理空間圖像非常有幫助

機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)分析地理空間圖像非常有幫助。衛(wèi)星照片往往會(huì)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù),而AI軟件可以比人類(lèi)觀察者更快地標(biāo)記出感興趣的項(xiàng)目。例如,在澳大利亞,消防員定期分析衛(wèi)星圖像以監(jiān)測(cè)野火的蔓延,并努力保持領(lǐng)先地位。
2020-03-22 16:23:001886

噪聲中的加權(quán)-什么是加權(quán)

噪音一般用分貝(dB)來(lái)表示噪聲的大小,信噪比(S/N)來(lái)表示噪聲對(duì)有用信號(hào)的影響程度。測(cè)量信噪比時(shí)通常會(huì)標(biāo)注加權(quán)還是不加權(quán)。什么是加權(quán)和不加權(quán)呢? 介紹加權(quán)之前,先介紹測(cè)量帶寬。由于噪聲具有頻譜
2020-05-22 10:24:2212001

基于動(dòng)態(tài)加權(quán)和卡爾曼濾波的多源雷達(dá)信息加權(quán)融合方法

為利用多源探測(cè)雷達(dá)航跡數(shù)據(jù)融合形成精度更高的航跡欻據(jù),對(duì)多源信息融合理論方法進(jìn)行硏究,結(jié)合雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用需求,基于經(jīng)典動(dòng)態(tài)加權(quán)方法與卡爾曼濾波技術(shù),提出并設(shè)計(jì)一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的多源雷達(dá)信息加權(quán)
2021-04-25 15:07:497

空間位置耦合的地理社交網(wǎng)絡(luò)力引導(dǎo)算法SCFDA

針對(duì)傳統(tǒng)力引導(dǎo)布局算法無(wú)法兼顧節(jié)點(diǎn)初始地理空間位置特征的問(wèn)題,提岀了空間位置耦合的力引導(dǎo)算法( SCFDA),該算法在節(jié)點(diǎn)布局時(shí),使節(jié)點(diǎn)除了受到胡克引力和庫(kù)倫斥力影響外,還受到來(lái)自節(jié)點(diǎn)隸屬的空間社團(tuán)
2021-05-11 11:17:485

基于加權(quán)LeaderRank的用戶社交網(wǎng)絡(luò)排序算法

針對(duì)加權(quán) Leaderrank算法存在的權(quán)值均分、主題漂移等問(wèn)題,提出一種用戶社交網(wǎng)絡(luò)排序算法。結(jié)合Glove模型、余弦相似度計(jì)算方法和牛頓冷卻定律,通過(guò)引入鏈入鏈出因子、主題相關(guān)度因子和時(shí)間衰減
2021-05-26 15:50:003

基于低秩表示的魯棒線性回歸模型

現(xiàn)有的線性回歸方法不能有效處理噪聲和異常數(shù)據(jù)。針對(duì)這一問(wèn)題,結(jié)合低秩表示和魯棒回歸方法構(gòu)建模型LR-RRM。利用低秩表示方法以有監(jiān)督的方式檢測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)的噪聲和異常值,從原始數(shù)據(jù)的低維子空間中恢復(fù)
2021-05-28 10:56:374

基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類(lèi)算法

基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類(lèi)算法
2021-06-07 15:18:353

空間位置耦合的地理社交網(wǎng)絡(luò)可視化布局

空間位置耦合的地理社交網(wǎng)絡(luò)可視化布局
2021-06-21 14:22:004

生存分析-Cox回歸模型的詳細(xì)說(shuō)明

驚聞?dòng)?guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家 David Cox 去世,享年 97 歲,老爺子因提出Cox回歸模型而廣為人知,今天帶大家來(lái)了解一下Cox回歸。由于其復(fù)雜性和相對(duì)較少應(yīng)用(除了臨床研究),很多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)者很少
2022-01-26 15:21:354784

關(guān)于藍(lán)牙spec5.3中“白話”和“去白話

今天分享的話題是在藍(lán)牙spec5.3中有關(guān)于“白話”和“去白話”這一名詞,做過(guò)這方面研究的相信都有所了解,在BLE中bit stream processing的處理流程就有包含這一過(guò)程,如下圖所示
2022-08-08 16:40:101235

空間矢量調(diào)制技術(shù)(SVPWM)

空間矢量脈寬調(diào)制 (Space Vector Pulse Width Modulation, SVPWM )是用在三相電路中的調(diào)制方法。 SVPWM調(diào)制算法的任務(wù)是根據(jù)8個(gè)基本空間矢量,通過(guò)時(shí)間加權(quán),合成任意想要的參考電壓
2023-05-29 17:22:462684

地理圍欄技術(shù)是什么

? ? 目錄 ? 1.?設(shè)備、應(yīng)用和政策 2.?地理圍欄技術(shù)是什么? 3.?地理圍欄設(shè)備:割草機(jī)和配送機(jī)器人 4.?地理圍欄應(yīng)用:高精度地理圍欄技術(shù)助力共享出行產(chǎn)品遵守新的道路規(guī)范 5.?更多地理
2023-06-13 17:03:061031

NASA 攜手 IBM 發(fā)布 Hugging Face 平臺(tái)最大開(kāi)源地理空間 AI 基礎(chǔ)模型

近日,IBM (NYSE: IBM) 與開(kāi)源 AI 平臺(tái) Hugging Face 共同宣布,基于美國(guó)宇航局 ( NASA) 衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建的 IBM watsonx.ai 地理空間基礎(chǔ)模型,現(xiàn)已
2023-08-08 18:15:01402

中易云GIS場(chǎng)景信息管理平臺(tái)提供強(qiáng)大的空間分析功能

了一個(gè)全新的世界,讓我們能夠更好地理解和探索我們的環(huán)境。 GIS地圖為企業(yè)提供了精確、實(shí)時(shí)的地理空間數(shù)據(jù) 通過(guò)整合各種數(shù)據(jù)源,包括遙感影像、測(cè)量數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、地理信息等,GIS地圖能夠呈現(xiàn)出地理空間的多個(gè)維度。管理者可以輕
2023-10-21 09:32:02700

arcgis空間參考與數(shù)據(jù)框不匹配如何解決

解決方法,并給出一些實(shí)例來(lái)說(shuō)明。 首先,我們需要了解什么是空間參考和數(shù)據(jù)框。在ArcGIS中,空間參考是描述地理數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)的屬性,包括坐標(biāo)系、投影方式、地理變換方式等。數(shù)據(jù)框是ArcMap的核心組件,用于顯示地理數(shù)據(jù),并且決定數(shù)據(jù)
2024-02-25 11:17:151239

arcgis空間分析方法有哪些

ArcGIS是一種廣泛使用的地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件,它提供了許多強(qiáng)大的空間分析方法。空間分析是用來(lái)理解和解釋地理現(xiàn)象及其相互關(guān)系的過(guò)程。以下是一些常用的ArcGIS空間分析方法: 空間查詢
2024-02-25 11:36:41411

gis空間分析包括哪些內(nèi)容

GIS(地理信息系統(tǒng))空間分析是指通過(guò)使用GIS軟件和方法,對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、建模和展示的過(guò)程。它結(jié)合了地理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法,在解決地理問(wèn)題和支持決策過(guò)程中
2024-02-25 13:50:26314

gis建模與空間分析的區(qū)別

GIS建模與空間分析是地理信息系統(tǒng)(GIS)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念,它們雖然有一定的聯(lián)系,但在目的、步驟和應(yīng)用方面存在明顯的區(qū)別。本文將從理論和實(shí)際應(yīng)用的角度,詳盡、詳實(shí)、細(xì)致地對(duì)GIS建模與空間分析
2024-02-25 14:57:23153

已全部加載完成