概率密度是统计学与信号处理中的核心概念，广泛应用于电子工程、通信技术及数据科学领域。通过深入理解随机变量的分布特性，工程师能够更准确地进行噪声分析、信号检测与估计等关键任务。掌握概率密度知识对于提升系统性能、优化设计具有重要意义。本页面汇集了949个精选资源，涵盖理论解析到实际案例应用，助力您全面掌...
针对基于密度的聚类算法不能自动处理密度分布不均匀的数据问题，提出一种基于不均匀密度的自动聚类算法。该算法既保持了一般基于密度算法的优点，也能有效地处理分布不均匀的数据。实验结果表明，该算法是有效的。
两种改进的遗传算法（自适应交叉概率的遗传算法，加入领域竞争策略的遗传算法）相比较的matlab程序，基于UCI的两个数据集，可直接运行程序观察效果。
摘 要：无线传感器网络的能耗效率与流量负载分布密切相关。论文从微观角度研究了无线传感器网络的负载均衡问题。基于等概率路由模型，分析了拓扑传输结构对于感知数据流量的分流作用。根据分析结果，提出了多对一传输模式下任意节点负载密度的定义和算法。分...
提出了一种基于变量可信性策略的多层信息融合方法，这种算法采用多层信息融合结构，具有周期性和递归性的显者特点，这种新的计算方法采用矩阵变换，从而方便了程序编制工作，还试图建立变量可信性策略和概率标准之间
掌握目前主流的数据挖掘平台与工具。理解关联规则、频繁集、置信度、支持度的概念； 了解信息熵的概念。