截面数据的特征

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叶片类截面数据特征点精确识别方法

标签:文库时间:2025-02-14
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叶片类截面数据特征点精确识别方法

2010年1月

DOI:10.3969/j.issn.10001298.2010.01.037

农业机械学报

第41卷第1期

叶片类截面数据特征点精确识别方法

曲巍崴 高 峰 杜发荣 周 煜 李雪雪

(北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京100191)

  【摘要】 利用小波模极大值方法可很好地对特征进行识别,并能抑制噪声的影响。利用该方法对叶片截面数据进行特征识别时,某些重要的局部特征在细尺度下会消失,导致数据特征点不能完整识别,针对该情况提出特征尺度因子的概念,以了解数据中所含特征的差异性。特征尺度因子越大意味着可分解尺度数越多,相反则意味着可分解尺度数越少,当数据点的特征差异较大时,可将其分为几段分别进行识别,最后再将各段特征点汇总。实验证明,特征尺度因子可以很好地体现特征的信息并指导特征识别,有效保证了数据中特征个数的完整性。

关键词:叶片 特征识别 小波模极大值 特征尺度因子中图分类号:TP391

文献标识码:A

文章编号:10001298(2010)01019505

AccurateRecognitionMethodforCrosssectionData

FeaturePointsofBlades

QuWei

叶片类截面数据特征点精确识别方法

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叶片类截面数据特征点精确识别方法

2010年1月

DOI:10.3969/j.issn.10001298.2010.01.037

农业机械学报

第41卷第1期

叶片类截面数据特征点精确识别方法

曲巍崴 高 峰 杜发荣 周 煜 李雪雪

(北京航空航天大学交通科学与工程学院,北京100191)

  【摘要】 利用小波模极大值方法可很好地对特征进行识别,并能抑制噪声的影响。利用该方法对叶片截面数据进行特征识别时,某些重要的局部特征在细尺度下会消失,导致数据特征点不能完整识别,针对该情况提出特征尺度因子的概念,以了解数据中所含特征的差异性。特征尺度因子越大意味着可分解尺度数越多,相反则意味着可分解尺度数越少,当数据点的特征差异较大时,可将其分为几段分别进行识别,最后再将各段特征点汇总。实验证明,特征尺度因子可以很好地体现特征的信息并指导特征识别,有效保证了数据中特征个数的完整性。

关键词:叶片 特征识别 小波模极大值 特征尺度因子中图分类号:TP391

文献标识码:A

文章编号:10001298(2010)01019505

AccurateRecognitionMethodforCrosssectionData

FeaturePointsofBlades

QuWei

横截面数据、时间序列数据、面板数据

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横截面数据、时间序列数据、面板数据

横截面数据:(时间固定)

横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此,横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如:

时间序列数据:(横坐标为t,纵坐标为y)

在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如:

面板数据:(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)

是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例:

如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点

横截面数据、时间序列数据、面板数据

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横截面数据、时间序列数据、面板数据

横截面数据:(时间固定)

横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此,横截面数据不要求统计对象及其范围相同,但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如:

时间序列数据:(横坐标为t,纵坐标为y)

在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如:

面板数据:(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)

是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例:

如:城市名:北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8(单位亿元)。这就是截面数据,在一个时间点处切开,看各个城市的不同就是截面数据。 如:2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12(单位亿元)。这就是时间序列,选一个城市,看各个样本时间点

数据分析的特征选择实例分析 - 图文

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数据分析的特征选择实例分析

1.数据挖掘与聚类分析概述

数据挖掘一般由以下几个步骤:

(l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果,也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。一旦提取和清理数据后,浏览所创建的模型,以确保所有的数据都已经存在并且完整。

(3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。浏览所产生的结构中数据,确认它对于源数据中“事实”的准确代表性,这是很重要的一点。虽然可能无法对每一个细节做到这一点,但是通过查看生成的模型,就可能发现重要的特征。

(4)查询数据挖掘模型的数据:一旦建立模型,该数据就可用于决策支持了。

(5)维护数据挖掘模型:数据模型建立好后,初始数据的特征,如有效性,可能发生改变。一些信息的改变会对精度产生很大的影响,因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。因而,维护数据挖掘模型是非常重要的环节。 聚类分析是数据挖掘采用的核心技术,成为该研究领域中一个非常活跃的研究课题。聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想,根据事物的特征,对其进行聚类或分类。作为数据挖掘

无监督特征选择在多特征表示的时间序列数据挖掘中的应用 - 图文

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第xx卷第x期 仪 器 仪 表 学 报 VoxxxNo. xxxxx年x月 Chinese Journal of Scientific Instrument

无监督特征选择在多特征表示的时间序列数据挖掘

中的应用

郑宝芬,苏宏业,罗 林,张均峰

(浙江大学控制科学与工程系,浙江杭州 310027;浙江大学智能系统与控制研究所,浙江杭州 310027)

摘 要:疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为了精确预测驾驶员疲劳程度,提出一种基于度量学习的无监督特征选择与识别方法。首先,在对脑电图(EEG)进行特征提取时,多特征表示的方法克服了传统方法相对单一、往往不能完整表达时间序列信息的缺陷。然后,基于度量学习的特征选择方法对变换之后的特征进行选择,有效降低了预测工作;最后引入SVM分类器对其进行分类。通过在公开数据集和真实数据集上对各种过滤式特征选择方法进行的比较实验说明了该方法的有效性。 关键词:脑电图;多特征表示;特征选择;预测

Unsupervise

特征选择技术在大数据背景下的挑战

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特征选择技术在大数据背景下的挑战 1 介绍

在一个增长的时代数据复杂性和体积和大数据的出现,特征选择扮演一个关键的角色在帮助降低高维机器学习问题。我们讨论最近的起源和特征选择的重要性和轮廓的贡献在一系列应用程序中,从DNA微阵列分析人脸识别。近年来大量数据集的创建,显然,这些只会继续增长的规模和数量。这个新的大数据场景特征选择的研究人员提供了机遇和挑战,随着越来越多的需要还可伸缩的有效的特征选择方法,考虑到现有的方法可能不够充分。

“大数据”现象展现在我们面前,其转型自然是毫无疑问的。黎明之间的时间总共2003人类生成5艾字节的数据,到2008年这一数字已经增加了两倍,至14.7艾字节。现在5 eb的数据产生每2相互产量持续上升的步伐。因为体积、速度数据的多样性和复杂性不断增加,机器学习技术已经成为不可或缺的为了从大量的否则无意义的数据中提取有用的信息。特征选择是一个机器学习的技巧(FS),即属性,允许一个问题是明确的选择,虽然无关紧要或冗余数据将被忽略。特征选择方法传统上被归类为过滤方法,包装方法或嵌入的方法[1],尽管新方法,结合现有的方法或基于其他机器学习技术处理不断出现的挑战今天的数据集。在过去的几年里,特征选择已成功应用在不同的场景

第三章+数据分布特征的描述(教案)

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第三章 数据分布特征的描述

(一)教学目的

通过本章的学习,使同学们正确理解各种指标的概念及计算方法,学会运用相应的统计指标对数据的分布特征进行分析说明。

(二)基本要求

使学生熟练掌握数据分布特征的描述方法。 (三)教学要点

1、集中趋势的测度指标及其计算方法; 2、离散趋势的测度指标及其计算方法; 3、总体分布的偏度与峰度的测度。 (四)教学时数 9——10课时 (五)学习内容 本章共分三节:

第一节 数据分布集中趋势的测定

一、定类数据集中趋势的测度——众数(Mode) (一) 概念要点

众数是指一组数据中出现次数最多的变量值,用

Mo表示。从变量分布的角度看,众数

是具有明显集中趋势点的数值,一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为众数。当然,如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点,众数也可以不存在;如果有多个高峰点,也就有多个众数。

1.集中趋势的测度值之一 2.出现次数最多的变量值 3.不受极端值的影响

4.可能没有众数或有几个众数

5.主要用于定类数据,也可用于定序数据和数值型数据 众数的不唯一性:

无众数原始数据: 10 5 9 12 6 8 一个众数原始数据: 6

第五章数据分布特征习题

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第五章 数据分布特征的描述

练习题

一、填空题

1.常用的数值平均数有 和 以及 。

2.权数对算术平均数的影响作用不决定于权数 的大小,而决定于权数的 的大小。 3.计算算术平均数的基本公式 。

4.当标志值较大而次数较多时,平均数接近于标志值较 的一方;当标志值较小而次数较多时,平均数靠近于标志值较 的一方。

5.加权算术平均数等于简单算术平均数的前提条件是 。

6.利用组距数列计算算术平均数,应首先计算各组的 。

7.统计中的变量数列是以 为中心而左右波动,所以平均数反映了总体分布的 。 8.中位数是位于变量数列 的那个标志值,众数是在总体中出现次数 的那个标志值。中位数和众数也可以称为 平均数。

9.调和平均数是平均数的一种,它是 的算术平均数的 。 10.现象的 是计算或应用平均数的原则。

第四章数据分布特征的统计描述程

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第四章

数据分布特征的描述

第一节 分布集中趋势的描述

第二节 分布离散程度的度量第三节 分布的偏度和峰度

2015-4-11

学习目的与要求 通过本章学习,要正确理解平均指 标与变异指标的概念、意义、作用;明 确其种类及其区别;掌握平均指标与变 异指标的计算方法、应用条件、平均指 标与变异指标的关系。

2015-4-11

数据分布的特征集中趋势 (位置)

离中趋势(分散程度) 偏态和峰态 (形状)2015-4-11 3

第一节 分布集中趋势的描述一. 描述分布集中趋势的主要指标与作用(一)平均指标概念 同质总体各单位某一标志值在一定时间、地点条件 下的一般水平的代表值。 (二 )特点:

⒈ 平均指标是一个代表值2 .抽象了各变量值之间的差异 3 必须具有同质性

4. 反映总体变量值的集中趋势(Central tendency)2015-4-11 4

一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中 心值 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值

低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据, 但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测 量数据.

2015-4-11

( 三)作用 ⒈反映变量分布的集中趋势和一般水平

⒉比较同一现象在不同空间或不同阶段的发展