本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程，做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣，即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容，满足了对这些知识有需求的读者。
上传时间： 2017-05-20
上传用户：dahui83
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/ 非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习 （聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/ 方差理 论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何 运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾邮件），计 算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要 1 0 周 共 1 8 节 课，
上传时间： 2017-07-28
上传用户：xiaoyuerer
DES（Data Encryption Standard）算法是一种数据加密算法，是国际上的商用保密通信和机通信的最常用的加密标准。在POS、ATM、磁卡及智能卡(IC卡)中被广泛，以此来实现关键数据的保密。 汇编语言比机器语言易于读写、易于调试和修改，同时也具有机器语言执行速度快，占内存空间少等优点。
标签： 利用汇编语言实现DES加密算法
上传时间： 2020-07-18
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《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
上传用户：wenxiuyu
python数据分析入门学习书记，数据分析基础性资料
上传时间： 2021-12-04
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准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
上传用户：shjgzh
随着杜会和经济的发展，环境水污染现象也日趋严重，迫切需要环境水质多参数监测与智能分析系统，以为环境监测、管理和控制提供科学的手段。水质多组分检测涉及到多传感器数据融合、计算机技术、电化学分析和人工智能等多学科的交叉，在众多领域有着广泛的应用。本论文研究环境水质检测与智能分析系统，论文的主要工作包括1）基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法多传感器数据融合由于能够利用互补和冗余的信息，显著提高系统的可靠性而得到了广泛应用，而数据融合的关键问题是融合算法。本文深入研究了多传感器数据融合理论的基础上，针对传统融合算法研究存在的问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机的在线自适应加权数据融合算法，并应用到水质在线检测过程中，不仅缩短了训练的时间，而且提高了融合的可靠性和灵活性2）提出了一种离子传感器的基于最小二乘支持向量机的自校正方法：由于离子传感器的非线性、漂移和交叉敏感性等影响了其检测精度和可靠性，难以进行连续在线检测。以硝酸根离子传感器为例，研究其自校正方法，以适应动态环境的连续监测根据实验数据，详细分析了硝酸根离子传感器的响应特性，并考虑了零点和时间漂移，提出了一种基于最小二乘支持向量机硝酸根离子传感器的自校正方法，给出了详细描述和分析。3）离子传感器故障检测的小波支持向量机特征提取和支持向量机分类方法在线连续检测的应用要求离子传感器必须具有很高的可靠性，即能够及时准确地判断出离子传感器的故障。本文采用小波支持向量机提取各传感器故障特征，再用支持向量机对故障进行分类，实现对各离子传感器的故障诊断。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-18
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本文以“某港口航道水深适时监测技术研究”项目为背景,针对港口水深测量系统中发射的水声信号,采用基于GPS时间同步技术、以MCU+FPGA为核心控制单元的设计方案,设计了一套适用于工程实际的水声信号数据采集与处理系统。该系统作为港口航道水深适时监测技术的重要部分,具有极为重要的意义。水声信号数据采集控制的核心是FPGA,时序电路的设计采用VHDL语言实现。主要任务是控制ADC与FIFO的工作时序相互配合,实现水声信号的高速采集与存储。该数据采集系统位于港口航道的一侧,水声信号的发射端位于港口航道另一侧,在同步技术方面,系统使用GPS技术来实现。发射换能器和数据采集与处理系统的处理器同时读取GPS的时间信息,到达预设时刻时,水声信号发射端和数据采集系统同时启动,实现对水声信号的异地同步采集。水声信号数据的算法处理是由单片机实现的。数据采集完成之后,单片机读取FIFO中的数据,并对其作信号的短时能量分析,判断出水声信号的起始点,然后将水声信号的有效数据和水声信号起始点的位置通过VHF发送到上位机。实验测试证明,本文设计的数据采集与处理系统在采样率为4MHz时工作稳定可靠,功耗低,测量精度高,具有较强的实用性,在水声信号的采集与处理方面有着广阔的应用前景。
标签： 数据采集
上传时间： 2022-06-04
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课件和源码36 深度学习项目实战3.zip - 796.00MB35 深度学习项目实战2.zip - 655.43MB34 深度学习项目实战.zip - 641.96MB33 深度学习必备原理与实战4.zip - 524.97MB32 深度学习必备原理与实战3.zip - 776.87MB31 深度学习必备原理与实战2.zip - 527.14MB30 深度学习必备原理与实战.zip - 320.50MB29 数据挖掘篇.zip - 1.16GB28 机器学习提升篇.zip - 1.03GB27 机器学习入门篇2.zip - 969.96MB26 机器学习入门篇.zip - 374.32MB25 Python网络爬虫.zip - 12.92GB24 数据结构和算法.zip - 2.51GB
标签： python
上传时间： 2022-06-05
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标签： python
上传时间： 2022-06-06
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