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电子衡器之中应用计量测试技术手段体现出了明显的高精密性特征,同时在较多领域中均可发挥有效的功能价值,并产生无法估量的良好应用效果.因而,该文就电子衡器中计量测试技术的应用进行研究,通过质量问题分析,实践应用探讨,展望了其未来的发展趋势.对推动电子衡器计量测试技术的全面发展,提升综合效益水平,有重要的实践意义. 相似文献
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针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育. 相似文献
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针对网络安全意识评估方法存在评估准确度不及、客观性不足、缺少对群体的网络安全意识评估方法等问题,提出了一种高准确度的网络安全意识个体量化评估和群体指数构建方法.该方法从多个维度采集个体的网络安全意识数据,利用混合回归模型将安全数据量化为安全得分;利用改进的标签传播算法进行聚类,通过设定监督信息而不依赖标签数据,得到个体的信息安全意识等级;利用多个个体的信息安全意识评估结果,使用基于Grubbs准则构建的指数计算公式,弱化群体中的异常点,量化群体内部共同意识,得到群体网络安全意识指数.实验结果表明,相对现有的评估方法,该方法的准确度和客观性显著提升,同时能够正确反映群体网络安全意识水平,为网络安全意识的全面提升和闭环促进提供了技术方法. 相似文献
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"虚拟黑客机器人技术"是人工智能与黑客攻击技术的结合。描述了如何实现虚拟黑客机器人提出了软件理论架构,阐述了虚拟黑客机器人为用户提供的服务,如:资产探测、风险量化、安全验证等。最后,分析了虚拟黑客机器人技术的优势及难点。 相似文献
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基于梯度提升回归树算法探讨适用于体检人群心理健康测评场景的动态SCL-90简化方案,利用梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Tree,GBRT)算法训练2982条体检中心的测评数据,建立题组模型并进行题组间与组内简化,将简化结果与真实测评结果进行对比验证。题组预测的允许误差值设为0.5时,可删减10个题组中的7个题组,预测准确率介于75.9%~81.3%,组内题目验证的敏感度和特异度均达到80%时,每个题组内可以从6~13个题目减少为3~7个。研究结果表明,使用梯度提升回归树算法能在保证准确率的情况下删减部分题目,得到的动态简化量表由于题量动态缩减,减少了测评时间,更适用于体检场景。 相似文献
59.
以燃料贮箱筒段外表面聚氨酯泡沫层厚度测量精度要求为例,开展4种常见曲率筒段试件标定试验;提出基于支持向量机回归的涡流测距标定方法,建立提离距离预测模型(LDPM),用于曲面零件涡流测距;研究曲率对涡流测距测量误差的影响规律.根据测量误差产生的原因将测量误差分为两部分:表面曲率误差和其他误差,分析误差分量在传感器量程范围内相对大小的变化规律,为曲面测量误差补偿提供参考依据.此外,对比分析LDPM与常用标定方法获得的标定函数在测量精度、计算速率方面的优劣,为曲面零件涡流测距选用何种标定方法提供建议.研究结果表明:LDPM在传感器量程初始阶段,表面曲率误差对曲率不敏感;在量程中点附近,表面曲率误差绝对值随着曲率的增加,先减小后上升;在终点区域,表面曲率误差绝对值随着曲率的增加而上升.在整个量程范围内的不同测量区间,其他误差保持不变.此外,LDPM可以将测量误差控制在[-0.5, 0.5] mm,精度与5项多峰高斯拟合相当,高于4次多项式拟合,能够满足厚度测量精度要求,无损检测操作方便. 相似文献
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