注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于Agent的Web知识发现模型及应用研究.pdf

  2. 互联网的智力资源共享在人们工作学习中发挥了日益重要的作用,而如何协助用户在互联网海量信息 中迅速、准确地挖掘到所需求的知识,已经成为智力资源共享系统研究的热点。本文构建了基于agent的web知 识发现模型,并讨论了模型实现的相关方法。论文将智能agent技术与数据挖掘技术应用于web知识发现,根据 目标特征信息进行有目的的知识提取,通过聚类和分类最终完成信息向知识的转换,以协助完成智力资源共享 的最终目标.

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2009-07-08
    • 文件大小：535552
    • 提供者：hasty

  1. 基于本体聚类的面向业务用户服务发现模型 07.pdf 论文

  2. 基于本体聚类的面向业务用户服务发现模型 07.pdf 论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-31
    • 文件大小：372736
    • 提供者：jackeyfu

  1. 一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法.pdf

  2. 传统的聚类算法如k - m eans算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的 影响。提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：594944
    • 提供者：lxf310

  1. GMM高斯混合模型聚类算法

  2. 实用的高斯混合模型的库，附带封装的接口(GMM.c)，以及作者的使用手册PDF，适合图像处理方面训练实用

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-29
    • 文件大小：233472
    • 提供者：whuruan

  1. P2P网络中基于动态推荐的信任模型.pdf

  2. 讲述了在P2P里的信任模型，：针对P2P网络中节点交易风险较大的问题，模拟社会网络的人际交互过程，提出一种基于动态推荐的信任管理模型。采用模糊聚类方法，结合交互的上下文动态地选择推荐节点，在推荐因子的计算上融入聚类分析结果，提高了推荐的可靠性。分析和模拟实验表明，该模型能有效提高推荐的准确性，增强P2P网络的可用性。

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2011-03-23
    • 文件大小：385024
    • 提供者：fanlinna_2009

  1. Clustering Algorithms to Hadoop MapReduce Framework.pdf

  2. 在MapReduce模型下对聚类算法的并行化描述

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2011-04-07
    • 文件大小：552960
    • 提供者：kacussa

  1. 薄层多层的模糊聚类分层法.pdf

  2. 薄层多层的模糊聚类分层法.pdf，有相关的模型简述

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-05-08
    • 文件大小：229376
    • 提供者：oplina

  1. 一种基于向量空间模型的文本聚类方法.PDF

  2. 一种基于向量空间模型的文本聚类方法.PDF 一种基于向量空间模型的文本聚类方法.PDF

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-13
    • 文件大小：83968
    • 提供者：juicewall

  1. 研究论文-倾斜摄影实景三维单体化模型自适应聚类算法.pdf

  2. 为提高单体化模型提取方法的性能，提出一种基于自适应聚类算法的实景三维单体化模型提取算法，分析了自适应聚类算法中自适应因子的作用并将改进后的自适应模糊C均值算法应用于实景三维模型单体化提取中。实验结果表明，文中算法在实际建筑物密度较大区域能够有效地提取出单个三维模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-07
    • 文件大小：539648
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 1-CSSCI 北大核心-基于改进RFM聚类的高校图书馆用户画像研究.pdf

  2. 用户画像技术作为实现精准营销及服务的有效工具，在很多领域已经得到广泛验证和应用，也为高校图书馆的精准服务提供了新的思路。文章以某高校图书馆的读者信息和行为数据为例，引入并改进客户细分领域中的RFM 模型，对读者群体进行聚类细分，同时建立了具有不同行为特征的图书馆读者群体的用户画像。最后，提出了基于改进RFM 聚类的高校图书馆用户画像构建方法，以期为高校图书馆用户描述和精准服务提供参考。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nczfkb

  1. 基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计.pdf

  2. 随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2019-10-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_41045909

  1. 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估.pdf

  2. 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在 的连接权值单一以及评价指标单一等问题，利用电力通信网的带宽和距离作为权值，计算电力通信网节点的多种 评价指标：节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标，利用快速密度聚类方 法建立电力通信网的节点重要性评估模型，为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类， 将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型.pdf

  2. 为了客观、有效的评价交通拥堵的程度, 采用速度指标作为反映交通流状态特征的关键变量, 针对交通流速 度变量存在混合分布的特点, 建立了基于高斯混合分布的交通拥堵评价模型, 并将EM 算法运用于模型求解, 通过 对速度变量的聚类分析, 以判别交通状态, 评价交通拥堵程度。上海市快速高架路实测数据应用模型分析的结果表 明: 模型可以客观分析交通流的混合分布, 有效评价交通拥堵。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-08
    • 文件大小：289792
    • 提供者：ofourier

  1. 基于模糊聚类分析与BP网络的电力系统短期负荷预测_姚李孝.pdf

  2. ：提出了一种基于模糊聚类分析和BP 网络的短期负荷预 测方法。考虑了温度、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素, 通过模糊聚类分析将负荷历史数据分成若干类，找出同预测日 相符的预测类别，然后建立相应的BP 网络模型，用附加动量 和变学习速率的方法预测每小时的负荷。对于西安地区实际负 荷的预测结果的分析表明该方法有较高的预测精度，取得了令 人满意的结果。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：SparkQiang

  1. 利用卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类集成预测_沈兆轩.pdf

  2. 为提高地区负荷预测的运算效率和预测精度，本文提 出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类 集成预测方法。首先，通过聚类模型对地区内大量用户的真 实负荷数据进行分组并分析了不同聚类模型的效果。其次， 使用得到的聚类分组标签将用户数据分组集成并构建训练数 据。然后，基于改进的卷积神经网络构建了卷积神经网络支 持向量回归机模型。最后，分组进行负荷预测并将预测结果 求和得到地区最终预测月负荷，并与卷积神经网络模型、长 短期记忆神经网络模型、决策树模型、支持向量回归机模型 进行对比。本文使用扬

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：684032
    • 提供者：SparkQiang

  1. 基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测_赵云.pdf

  2. 随着电网规模的扩大，数据量的急剧增加，漏采、误采等不良数据及数据冗余会对短期负荷预测产生负面影 响，造成预测准确度下降，预算结果无法正常使用. 针对这些现象，提出一种基于多层聚类和改进BP 神经网络的负 荷预测模型. 该模型基于多层聚类对原始数据进行预处理，选取形成与待预测数据相似的样本数据集，建立基于改 进BP 神经网络的预测模型. 多层聚类模型减小了输入改进BP 神经网络的数据量，避免了不良数据对预测模型造 成的影响，预测模型更贴近待预测数据特点；改进BP 神经网络避免了在训练过程中陷入局部

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：SparkQiang

  1. 聚类模型pdf

  2. 聚类模型pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：548864
    • 提供者：qq_34327247

  1. 业务案例合同风险评分模型：Telus合同的合同风险评分模型-源码

  2. Telus商业案例-合同风险评分模型 客观的： 查看我们与供应商/供应商的合同的文字内容和条款。 我们想识别每个合约中的风险，并根据它们的风险等级对每个合约进行标记。 也许，这是一种无监督算法，并且需要聚类模型。 背景 世界数字革命创造了广阔的数据海洋。 这在所有格式中都可用，其中数据可以很好地组织成表格，也可以在文本文件，PDF文件等中找到非结构化。组织可以从中受益的非结构化数据中隐藏着大量信息。 我们希望从合同中包含的所有数据中受益。 特别是，我们希望提取以下项目，以帮助评估和量化每个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42151729

  1. 比较轨迹聚类方法：比较轨迹数据集上的不同聚类方法和相似性度量-源码

  2. 比较轨迹聚类方法 这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法（k型，高斯混合模型，dbscan和hdbscan）。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。 产生的集群如下所示： 应用轨迹分割以减少采样点的数量，并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。 更新（2019年2月） 添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下，它比项目的其他部分更短，更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。 公开数据集： 集群轨迹：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 地理学习：这是一个收集脚本和工具，旨在提供有关如何将Scikit-Learn与ArcGIS Pro集成和应用的模板。 分布的工具允许通过地理学习工具箱中的脚本工具访问各种机器学习算法。 这些工具主要是通过传递要进行聚类或分析的地理坐标和相关

  2. 发行摘要 这是一个收集脚本和工具，旨在提供有关如何将Scikit-Learn与ArcGIS Pro集成和应用的模板。 分布的工具允许通过GeoLearn工具箱中的脚本工具访问各种机器学习。 这些工具主要是通过传递要进行聚类或分析的地理坐标和相关数据来帮助完成空间分析任务，数据缩减或制图。 用法 所有工具都有PDF帮助文档，这些文档描述了所使用的算法以及用于使用脚本工具的参数。 帮助文档还具有指向sci-kit学习文档和其他相关页面的链接，以了解各种算法的工作方式。 有关Scikit-Learn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42131352
« 12 3 4 5 »