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AlarmCorrelationModel
- 介绍告警相关性分析及其相关研究,并提出了1 个通用的告警相关性分析模型. 在分析模型中制定了告警 相关性的描述语言和规则发现步骤. 基于此,讨论了基于告警相关性分析的通信网故障诊断系统. 最后给出了告 警相关性分析模型在通信网中实现的前提条件和特点. 仿真实验表明,该模型可以压缩冗余告警信息,有利于故障 定位.
jqagent
- 多Agent系统的理论与技术,为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一条崭新的途径。然而随着相关领域高新技术的迅猛发展,多Agent系统的运行环境日益趋于大型、开放、动态和不确定,迫切需要采用各种智能技术来构建具有自学习能力的Agent,为多Agent系统引入学习机制使其更好地适应复杂环境,从而导致了多Agent系统学习这一新兴研究领域的产生和迅速发展。多Agent系统学习包括采用机器学习等方法从积累的信息或数据中学习用于支持决策的知识,以及为建立多Agent协作、协调和竞争等机制而进行的对
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统,首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用;然后研究了人脸识别进行预处理,讨论了人脸识别预处理的其他方法,分析各种方法的利弊,最后采用DCT(离散余弦变换)实现人脸图像预处理中的降维处理;接下来对人脸图像的特征提取进行了研究,简单叙述了几何特征提取和代数特征提取,同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取,从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究;对于分类器的选择,本文对两种分类器进行了探讨,即最近邻分类器和B
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data cleaning
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- 从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded
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- 从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just rega
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data cleaning o
fuzzy-clustering-algorithm-for-web
- Web使用挖掘是从Web日志中挖掘用户访问模式和知识。分析和探索日 志中的规律能够确认电子商务中的潜在用户、提高信息服务的质量和提高 Web服务系统的性能。 -Web usage mining is mining user access patterns and knowledge from Web logs. Analysis and explore the laws of the log to be able to confirm the potential users of e
gray-predict
- 游需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅*业的。小样本,膏信息,不确定”性, 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完,提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1,N).合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响,可以很好的解决此奏问题。同时。以北京地区旅游需求发展为倒,根据北京市旅游局平 的历年旅游统计数据,确定影响游客人数的因素并对其合理量化,应用GM(1,N)模型对最地的旅游需求进行预潮.井通过残盖检验,后戎
Enhancement-Based-on-Visual-Property
- 常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整 体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞 感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度 对数变换 并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯 模型来调整亮度图像的局部对比度 最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该
chapter33
- 模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物,它汇集了神经网络与模糊理论的优点,集学习、联想、识别、信息处理于一体。模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器、模糊专家系统、模糊谱系分析、模糊矩阵方程、通用逼近器。(Fuzzy neural network is the product of the combination of fuzzy theory and neural network. It combines the advantages of neural network and fuz
RBF遗传优化
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(RBF network can approximate any nonlinear function, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
Untitled2
- k—means函数,RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(k-means function, RBF network can approximate any non-linear function, can deal with difficult-to-resolve regularity in the sys