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s12
- 本文通过模糊控制的思想来对智能车的控制算法进行了优化。实际解决了智能车在拐弯时超调过大的问题。文中介绍了模糊控制的理论和S12特有的模糊控制指令。在实际经验的基础上设计出了模糊控制算法，并给出了控制规则。实践结果表明，设计的算法在实际减小智能车在转弯时的超调具有较好的效果
ImprovedAssociationRuleAlgorithmandItsApplication.
- 本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点。在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A++算法，并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘，得到了隐含在数据库中的有用信息。
ArithmeticofLongItemsetPreferential_ImprovedAprior
- Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。本文简单介绍了Apfiofi算法，提出了Apfiofi算法的改进方案—— 长项优先的产生算法，它基于传统Apriori算法，通过改变候选项集的产生顺序来减少数据库访问。从而提高效率
双向可控硅十条黄金规则
- 双向可控硅十条黄金规则，对于用到可控硅的人来说非常有用
QR二维码的编写规则
- QR二维码的编写规则，可据此编写QR二维码生成与识别算法-The preparation of two-dimensional QR code rules, then be able to write two-dimensional QR code generation and recognition algorithm
JTXHFANGZHEN
- 本文在分析城市交通信号控制研究现状和交叉口交通信号控制原理、评价方 法的基础上，设计了单交叉口交通信号两级模糊控制系统。分级模糊控制能有效 减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城市交叉口交通信 号控制。但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题。为此本文进 一步采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化。本文提出的方 法具有分级模糊控制的优点，同时可以使模糊隶属度的选取更为合理，获得更好 的控制效果。对一个四相位单交叉口，利用MA
shujuwaqu
- 关于数据挖屈的文档,包括什么是数据挖掘 数据挖掘的起源 数据挖掘能做什么 数据挖掘中的关联规则 数据挖掘技术实现 数据挖掘与数据仓库融合发展 -Flexor dig on data documentation, including Data Mining What is the origin of data mining data mining can do data mining of association rules in data mining techno
BusinessSiteStudy
- 本网上书店系统是基于集中统一规划的数据库数据管理新模式设计的。在对书本、用户、订单、管理员信息的管理，其实是对书本、用户、订单、管理员数据的管理。它的开发过程也就是多层分布式应用程序的创建过程，其中包括：数据层、中间层、表示层，开发多层分布式应用程序的一个可能的方案是一次创建一层，多半是从数据层开始，然后移到中间层业务规则对象，最后创建用户界面层。-The online bookstore system is based on the centralized and unified planni
FaceDe
- 基于支持向量聚类的多聚焦图像融合算法. 从无监督机器学习角度提出了一种基于SVC(support vector clustering)的图像融合规则,解决了基于 SVM(support vector machine)的融合规则在处理多聚焦图像融合问题时所引起的区域混叠与非平滑过渡问题,进一步提高了融合图像的质量.-Based on support vector clustering algorithm for multi-focus image fusion. Never oversig
Numbering-of-Roads-in-TTI
- 道路交通信息服务-道路编码规则 (RDS TMC)-Numbering of Roads in TTI (RDS TMC)
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
EtherealRules
- Ethereal过滤规则语法 捕获过滤器(Filtering while capturing) ethereal使用libpcap filter language 过滤语言，在tcpdump的man page中有解释，但是比较难理解。 一个捕获过滤器 规则类似于 下面的表达式 [not] primitive [and|or [not] primitive ... primitive 原始的, 远古的, 粗糙的, 简单的-Ethereal capture filt
chinamobile-V3.0
- 中国移动ADC 3.0总体业务规范，中国移动通信有限公司和各省公司基于ADC为集团客户所提供全网或者省级的行业应用业务的基本概念业务特征、基本流程、业务功能、号码规则以及计费原则等相关内容-China Mobile ADC 3.0 overall business norms, China Mobile Communications Co. Ltd. and the provincial company for the group based on ADC provides our custom
DuixiangHeLei
- 软件重用被广泛地认为是提高软件生产率和质量的关键。面向对象方法中的对象类是一种很好的可重用构件形式。为了快速获取和积累可重用构件，本文研究从源程序中获取对象类的问题，提出了一套较完整的从命令式语言程序中获取对象类的方法和规则。该方法能够从被分析的软件中提取尽可能多的可重用性较好的大粒度和小粒度的对象类。-Software reuse is widely considered to improve software productivity and quality of the key. Obje
DataMining
- 几篇数据挖掘的前沿研究文章，包括关联规则等-Data Mining
Bio_faci_aesth_comp
- 人脸美学的研究正从主观经验走向客观数据驱动，从模糊走向精确，从小样本统计走向大规模数据挖掘，从孤立规则研究走向整体规划，而生物特征计算技术正是这一发展趋势的动力。-Facial aesthetics of moving from subjective experience to objective data-driven, from vague to precise, statistical sample of small to large-scale data mining, rules fr
PersonalizedRecommendationsEbusiness
- 简要介绍了电子商务推荐系统的概念、作用及组成构件,给出了推荐技术分类标准,系统综述了协同 过滤推荐、基于内容推荐、基于人口统计信息推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和基于规则推荐等6 种主要的推 荐技术。对这些推荐技术的优缺点进行了比较,介绍了推荐评价技术。重点评述了电子商务个性化推荐领域中的 研究热点问题,并分析了目前国内电子商务个性化推荐理论研究和应用现状,最后提出了电子商务个性化推荐领 域所面临的挑战。-To make E- business system actively
Snort-tool-for-Intrusion-Detection
- 通过介绍常用的入侵检测工具snort的配置，基本应用和规则编写，实现简易的入侵检测功能，便于理解入侵检测的基本原理-Introduce the common snort intrusion detection tool configuration, the basic application and rules written in simple intrusion detection features, easy to understand the basic principles of in
High-speed-train-simulation
- 为了设计出智能的列车悬挂系统提出了基于神经网络的自适应模糊控制 模糊控制主要是针对系统的非线性神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。最后通话matlab仿真，得出可行性。-In order to design intelligent train suspension system is proposed based on adaptive neural network fuzzy control fuzzy control is mainly for non-linear neural netw
classificiation-algorithm-overview
- 机器学习领域经典分类算法综述，包括Decision Tree（ＩＤ３、C4.5(C5.0)、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT算法），三种典型贝叶斯分类器（朴素贝叶斯算法、TAN算法、贝叶斯网络分类器），k-近邻 、 基于数据库技术的分类算法（ MIND算法、GAC-RDB算法），基于关联规则（CBA:Classification Based on Association Rule）的分类（Apriori算法），支持向量机分类，基于软计算的分类方法（粗糙集（rough set）、遗传