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连续属性离散化是机器学习和数据挖掘领域中的一个重要问题,离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。经过研究Chi2系列算法,提出一种新的基于属性重要性的连续属性离散化方法——Imp-Chi2算法,该算法依据属性重要性程度对属性离散化的顺序进行了合理的调整,能够更准确地对连续属性进行离散化。文章通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的结果进行了实验,在实验过程中,提出一种训练集类比例抽取方法,避免了训练集随机抽取的不均匀性。实验结果证明了所提算法的有效性。 相似文献
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图像风格迁移是指将学习到的油画图像风格应用到其他图像上,让图像拥有油画的风格,当前生成对抗网络已被广泛应用到图像风格迁移中。针对循环生成对抗网络CycleGAN在处理图像时纹理清晰度不高的问题,提出了加入局部二值模式LBP算法的方法,将LBP算法加入生成对抗网络的生成器中,增强了循环对抗生成网络提取图像纹理特征内容的效果。针对生成图像产生噪声的问题,在损失函数中加入Total Variation Loss来约束噪声。实验结果表明,循环生成对抗网络加入LBP算法和Total Variation Loss后能提高生成图像的质量,使之具有更好的视觉效果。 相似文献
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如今的酒类运营公司越来越理性了,他们很清楚没有哪个产品可以一统天下;如今的酒类运营公司也越来越迷惑了,区域市场真的可以带给他们想要的利润和销量吗?哪些区域市场才是他们的目标呢? 相似文献
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奇异值分解(SVD)技术借助地震资料具有良好相关性的特性,能够有效地分离噪声和信号。经过SVD分解的地震数据,根据能量大小可分为若干个奇异值,大奇异值对应的本征图像主要代表信号,小奇异值对应的本征图像主要代表噪声,通过选用前k个最大的奇异值对应的本征图像重建地震记录,可以有效地消除随机噪声。利用GeoEast地震数据处理系统获得了经静校正、振幅补偿、反褶积、动校正与叠加等处理后的叠后数据,正演模型和热欧三维叠后地震数据处理结果表明,SVD方法能有效地消除随机噪声,提高地震数据信噪比。 相似文献
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初次踏上柬埔寨的国土,给人的第一感觉就是到处都充满了矛盾:无序和有序、安静与嘈杂、发达与贫穷、开放与保守、快乐与悲伤、勤奋与懒惰…… 相似文献
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在亚洲,尼泊尔或许可以被称为袖珍之国,但她的景色却非常壮观。尼泊尔是全球少数几个地形壮观、种族和谐的国家之一,而它也是丰富的风俗文化、人文语言与风光景致融合之典范。台拉河(Terai)沿岸整块延续平坦而富饶的土地位于尼泊尔南界,而北界就是世界最高的山脉——喜马拉雅山,所以这个王国境内景观是亚热带森林、杜鹃花树林、高纬度沙漠、覆雪冰封的崇山峻岭等无所不包。令人喘不过气的高耸山脉穿越北边的国界,全世界14座海拔8000米以上的山峰中有8座诞生于此,在山间行走,近在咫尺的雪峰展现出慑人心神的壮丽,世界最高的群山就在眼前,不必仰视,你甚至可以平视它们。古老传说尊崇喜马拉雅山为诸天神祗的化身,因为她的美丽与危险都超越人类知识的极限。新世纪的到来对尼泊尔而言充满着希望和挑战,古老的生活模式正随着整个国家的发展而改变,交通工具现代化、通俗文化被引进及观光旅游业发展。然而不管如何改变,尼泊尔这个人神交会之地,在喜马拉雅山脉的保护之下,尼泊尔丰富壮观的多样性和传统风貌都仍将屹立久远不变。 相似文献
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对运行设备安装双贮备设备是实现系统高可靠性的有效方法. 在双贮备系统冷/温/热三种贮备模型中, 选择哪种贮备模型对系统性能指标和经济指标均有重要影响, 因此对如何选择双贮备系统的贮备模型从而使系统性能最优或经济效益最大的问题进行研究具有现实意义. 而现有研究成果很少涉及双贮备系统贮备模型的优化选择问题. 为此, 本文创新性地提出一种确定双贮备系统最优贮备模型的选择方法. 分别建立系统冷/温/热贮备模型, 分析每个模型的系统状态及系统半Markov核函数, 利用Markov更新方程、Laplace变换以及Laplace-Stieltjes变换技术推导系统稳态可用度、稳态平均维修次数、维修人员稳态忙期概率以及冷贮备模型的平均激活时间, 并从经济角度给出系统单位时间内的净收益函数. 最后分别以性能指标和经济指标作为研究目标, 通过模型对比分析给出不同条件下的系统贮备模型的优化选择算法, 并对每个研究目标下的优化选择算法进行实例计算. 计算结果表明以不同性能指标和不同费用作为参考得出的最优贮备模型不尽相同, 从而验证了所提方法能够有效地确定不同衡量标准下的系统最优贮备模型. 相似文献