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141.
研制了基于LabVIEW 7.0 Express的实时测定电池电动势(E)与温度(t)关系的化学虚拟仪器系统.运用集成运放器设计制作了电池电动势和温度的调理电路,通过PCI2002卡双通道同时采集,实现了E随t变化关系的跟踪测定,计算机实时绘出E—t曲线.用LabVIEW Function模板中的相关函数编程,剔除野值,获得最佳拟合E—t函数表达式.应用结果表明:该系统操作简单、界面友好,实时数据显示和自动处理数据,避免了人工操作和数据处理的人为误差,结果令人满意. 相似文献
142.
可靠性统计与数据挖掘 总被引:3,自引:0,他引:3
张德然 《西华师范大学学报(哲学社会科学版)》2005,26(3):334-337
讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系.指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。 相似文献
143.
在金缕梅种群中设置调查样方,测定样方中金缕梅的树高等各营养生长指标及生殖分配指标,分析金缕梅的年龄分布为下降型种群,生殖产量与树高等营养指标之间的相关分析表明,生殖产量与冠幅的相关性显著,而与其它指标间的相关性不显著。 相似文献
144.
王奇 《温州大学学报(自然科学版)》2005,26(2):86-89
根据1997~2003年温州区域环境噪声的监测数据以及相关影响因素的数据,采用两次残差修正GM(1,1)对2010年前温州区域环境噪声进行预测,并进行灰色关联分析.结果表明,该模型为一级模型,进行中、短期预测精度高,相对误差仅为±0.2%,预测结果可为城市区域环境噪声污染防治提供科学的依据. 相似文献
145.
分类规则挖掘的免疫算法 总被引:4,自引:0,他引:4
为了高效地从数据库中挖掘分类规则,提出了一种基于免疫算法的分类算法.该算法的核心思想为:对规则的前件进行固定长度编码,适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成,通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种,并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择,同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略.在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较,结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度,而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。 相似文献
146.
基于粗糙集理论的复方拆方研究 总被引:2,自引:0,他引:2
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策和分类规则.因此,将粗糙集理论引入复方拆方,将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究,从而改变药味与药效之间的分离状态. 相似文献
147.
小麦RIL群体中籽粒蛋白质组分的分离与主要品质性状的相关分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用普通小麦重组自交系群体为材料,研究了小麦籽粒蛋白质组分在后代群体中的分离和分布,同时对籽粒蛋白质组分与其它主要品质指标的关系进行了研究.结果发现籽粒蛋白质组分在群体后代中表现为微效多基因控制的数量性状,相对亲本的性状变异较大.醇溶蛋白和谷蛋白相对含量与湿面筋含量、SDS沉降值之间呈显著正相关,与硬度呈正相关.清蛋白、球蛋白相对含量与湿面筋含量、SDS沉降值和硬度呈负相关. 相似文献
148.
具有以太网接口的数据采集终端是以太网数据采集系统的前端设备。采用嵌入式网络单片机来设计以太网接入的数据采集终端,具有结构简单、成本低、体积小、易于实现的特点。主要介绍了以8bit嵌入式网络单片机SF0020为核心,配置512KBytes程序和数据存储空间,通过与A/D转换芯片MAX1263和物理层收发器DM9161的连接,组成一款基于以太网的数据采集终端。它具有250Ksps的最高转换速度,12bit的分辨率和4个输入通道,可以在该数据采集终端基础上,方便地进行网络仪器仪表的开发。 相似文献
149.
基于相关系数的正、负关联规则挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
负关联规则描述的是项目之间的互斥关系,它与传统的正关联规则有着同样重要的作用。然而,大多规则挖掘算法只能挖掘正规则而忽略了负规则的挖掘。本文利用统计学中相关系数的理论,提出一个能同时挖掘正、负关联规则的算法,实验表明该算法是有效的。 相似文献
150.
高校人才的引进对学校的发展十分重要.传统的人才识别方式是考察引进人员的一些定性的指标来进行人才识别,这样难以保证识别结果的全面性、科学性和准确性.给出了一种新的定量的人才识别的方法,它是利用数据挖掘中分类与回归树(CART)的方法为理论基础对人才进行定量的识别,更具科学性.分类与回归树方法利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则,为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持. 相似文献