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  1. asoft签到管理系统tykq3.5_build20110125

  2. 【官方支持】 有问题，请先上http://www.plrsoft.cn/spcenter找补丁！实在不能解决，请Q我：2643148，请附加信息：asoft签到管理系统。 【如何安装】 1)、全新安装： 将所有文件放到IIS虚拟目录，在浏览器运行asoft_install_v x.x build xxxx.asp，选择“全新安装”即可。（asoft_tykq x.x build xxxx_all.xml是封装好的X.X完整版安装程序，适合懒人使用） 2)、升级安装 将所有文件放到IIS虚拟目录

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-08-18
    • 文件大小：759808
    • 提供者：scjzs

  1. arcgis的统计分析指导及练习数据

  2. 实习内容： 练习1：使用缺省参数创建一个表面 练习2：数据检查 练习3：制作臭氧浓度图 练习4：模型比较 练习5：制作超出某一临界值的臭氧概率图 练习6：生成最终成果图 预备知识： 利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定 采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。 美国环保局负责对加利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：oasises

  1. k-means离群点剔除法matlab代码

  2. k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法剔除数据中的离群点，增强模型预测的精度等，本文为matlab代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_40829980

  1. Local Outlier Factor(LOF算法matlab程序)

  2. Local Outlier Factor(LOF算法matlab程序)，常用于离群点检验，异常值剔除等应用中

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-16
    • 文件大小：744
    • 提供者：voidfaceless

  1. 局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)--matlab

  2. 基于密度剔除噪声点和异常数据 局部离群因子 表示点p的邻域点Nk(p)Nk(p)的局部可达密度与点p的局部可达密度之比的平均数。 如果这个比值越接近1，说明p的其邻域点密度差不多，p可能和邻域同属一簇；如果这个比值越小于1，说明p的密度高于其邻域点密度，p为密集点；如果这个比值越大于1，说明p的密度小于其邻域点密度，p越可能是异常点。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-02
    • 文件大小：2048
    • 提供者：suofen9703

  1. 基于残差分析的离群点检测算法matlab

  2. 基于残差分析的离群点检测算法，适用具有线性回归关系的二维数据，可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-23
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_44747784

  1. 井下人员违规进入无源监测方法

  2. 针对现有井下人员违规进入监测方法存在实用性差、稳定性差、准确度低等问题,提出了一种基于WiFi网络信道状态信息的井下人员违规进入无源监测方法。该方法分为训练阶段和测试阶段:在训练阶段,分别采集有人进入、无人进入场景下信道状态信息数据,并对采集的数据进行离群点剔除和滤波等数据预处理,再将预处理后的数据构造成特征值,通过构造特征值建立判别模型;在测试阶段,将采集的数据预处理后构成特征值,再将特征值输入到训练阶段建立的判别模型中,实现人员是否违规进入判识。实验结果表明,该方法准确率达99.31%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38595243

  1. PCL使用StatisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点

  2. StatisticalOutlierRemoval滤波器主要可以用来剔除离群点，或者测量误差导致的粗差点。 滤波思想为：对每一个点的邻域进行一个统计分析，计算它到所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定，那么平均距离在标准范围(由全局距离平均值和方差定义)之外的点，可以被定义为离群点并从数据中去除。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：wuruibing00

  1. 利用Python进行异常值分析实例代码

  2. 前言 异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x−μ|>3σ)≤0.003，在正太分布假设下，大于3σ的值出现的概率小于0.003，属于小概率事件，故可认定其为异常值。 异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：125952
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 基于RANSAC-LSSVM回归的惯性约束聚变光学元件损伤在线检测技术

  2. 针对惯性约束聚变(ICF)光学元件损伤问题，提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)及最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的高精度检测方法。建立了损伤区域总灰度与实际尺寸的回归模型，通过该回归模型对待检测损伤区域的尺寸进行预测，得到损伤区域的高精度尺寸。为剔除回归模型建立过程中离群样本点的影响，采用RANSAC方法对训练样本进行优化选择。针对抽样组中样本数对检测精度及检测效率的影响进行了相关实验，确定了抽样组中样本数的合适区间。RANSAC-LSSVM方法可通过改变误差评价函数得到不同评价体

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38696458

  1. 基于VG-DBSCAN算法的大场景散乱点云去噪

  2. 针对城市环境下三维激光雷达（LiDAR）点云数据密度不均匀、离群噪点多而不利于后期点云帧间匹配的问题，提出一种应用于城市环境下大规模散乱LiDAR点云的离群噪点滤除算法。该算法对传统的基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）算法进行改进，通过对三维点云进行体素栅格划分，创建了一个由栅格单元组成的集合，以此大幅减小每个对象在数据空间中邻域的搜索范围。改进后的算法能够快速发现各个聚类，使目标点云与离群点分离，从而剔除点云中的离群噪点。实验结果表明：所提算法能够实时处理点云数据，在保证点云三维几何特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38688890

  1. 一种基于TDOA的弹着点定位改进算法

  2. 针对传统炮弹定位算法精度不高，实时性较差的缺点，提出一种基于TDOA的改进定位算法，并通过靶场实地数据对算法加以检验。该算法适用于传感器间连线成任意角度的阵列，并结合K-Means算法剔除离群点保证数据质量。实地数据检验表明，该算法明显提高了定位精度，并且规避了解高阶方程组带来的繁冗计算，达到了预期目标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38635682