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针对"大数据"中常见的大规模无监督数据集中特征选择速度难以满足实际应用要求的问题,在经典粗糙集绝对约简增量式算法的基础上提出了一种快速的属性选择算法。首先,将大规模数据集看作一个随机到来的对象序列,并初始化候选约简为空集;然后每次都从大规模数据集中无放回地随机抽取一个对象,并且每次都判断使用当前候选约简能否区分这一对象和当前对象集中所有应当区分的对象,并将该对象放入到当前对象集中,如果不能区分则向候选约简中添加合适的属性;最后,如果连续I次都没有发现无法区分的对象,那么将候选约简作为大规模数据集的约简。在5个非监督大规模数据集上的实验表明,所求得的约简能够区分95%以上的对象对,并且求取该约简所需的时间不到基于区分矩阵的算法和增量式约简算法的1%;在文本主题挖掘的实验中,使用约简后的数据集挖掘出的文本主题同原始数据集挖掘出的主题基本一致。两组实验结果表明该方法能够有效快速对大规模数据集进行属性选择。 相似文献
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为了实现空间光通信中高精度的链路,本文重点研究了影响面阵探测器对于目标定位精度的关键因素。首先从机理上分析了质心算法的误差,并仿真验证了满足空间无损采样条件的必要性。我们定义了NU值并以此为指标来量化探测器的非均匀性,随着NU自0开始线性增长,质心的定位误差持续增长但是速度放缓。当NU值为0.005时,最大定位误差为0.043 像素。在目标入射到光学系统的光强不断改变的条件下,NU值越小,质心位置越接近光斑的真实位置。我们通过实验测试了某种典型的CMOS探测器在不同光照强度下的像元响应,建立了像元响应非均匀性的数理模型,计算出NU值于线性响应范围内在0.0045到0.0048范围内波动。光斑质心定位精度的实验结果表明,绝对定位误差小于0.05 像素,可以满足高精度链路的需求,验证了理论和仿真的有效性。 相似文献
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新能源高渗透率背景下,极端天气造成的出力骤降对电力系统安全运行构成严重挑战,准确评估极端天气下的新能源出力深度是制定电力系统运行方式的重要依据。本文提出一种基于改进的深度时间卷积神经网络(deep temporal convolutional network,DeepTCN)的新能源出力评估方法。通过设计具有动态输入权重的时间卷积神经网络架构,准确量化估计了极端天气对新能源出力的影响,从而为制定极端天气下的电力系统运行方式提供风险程度信息。基于实际电力系统新能源出力数据集的算例结果表明,与常规的时序预测方法相比,所提方法的标准化均方根误差、对称平均绝对百分比误差和平均绝对标度误差3个指标分别最高可提升1.2,0.1和0.22。所提方法能够实现对极端天气下新能源出力的更精准评估。 相似文献
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在选择性激光烧结技术中,选用更细的粉体能够提高成形件尺寸精度。但粉体越细,粉体间范德华力越强,粉体流动性越差,致使粉床均匀性下降,直接影响成形件质量。为探究润滑剂含量与种类对覆膜粉体流动性和成形强度的影响规律,本文在覆膜石英粉、铁粉、漂珠三种覆膜粉体中分别加入不同含量硬脂酸钙和加入相同质量分数的硬脂酸钙、硬脂酸锂和石墨。结果表明,适量的硬脂酸钙能提高覆膜粉体流动性、松装密度与抗拉强度,但过量添加会使三种性能下降;硬脂酸锂会降低三种粉体抗拉强度;石墨能提高覆膜石英粉的抗拉强度,降低覆膜铁粉和覆膜漂珠的抗拉强度。 相似文献
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多元微合金化铜基形状记忆合金的超弹性及超塑性性能研究 总被引:2,自引:0,他引:2
用多组元微量合金元素Ti、B、Ce、Nb和Zr细化铜锌铝形状记忆合金的晶粒,改善了合金的加工性能、力学性能和形状记忆效应,联合添加Ti、B和Ce,其伪(超)弹性应变值在250℃温度下可稳定在4.5%左右;在500 ̄750℃的下具有δt=112% ̄200%的良好超塑性性能,展示了良好的热加工性能。 相似文献