关联规则挖掘是从大量的、不准确的、嘈杂的现实数据中挖掘出隐含在其中的、潜在的有价值的相关信息和知识的过程。
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The metabolic wavelet denoising is used to process noisy data.
对于含噪数据,讨论了新陈代谢的小波去噪在机动目标跟踪中的去噪效果。
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本文在对粗集及其相关理论的研究基础上,首先给出了一种基于推广粗集模型和信息熵的规则不确定性量度,该不确定性量度适于评价从有噪音数据中提取的规则;
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Increasing Residual Wage Inequality: Composition Effects, Noisy Data, or Rising Demand for Skill?
残差工资不平等: 结构效应 、 嘈杂数据, 还是上升的技术需求?
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研究表明大部分数据集中存在的冗余和噪音数据严重影响了分类的效果,一般采取的方法是属性选择或属性提取。
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利用边界点的微分几何特征,提出散乱点云自动分割方法,有效提取噪声点云的D0、D1和D2边界带。
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在实际的二分类问题中,由于噪声点或者噪声特征的存在使得样本的标签会出现不确定的情况。
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本文鉴于此分别从数据挖掘中存在的海量高维数据、噪声数据、数据的不完整以及模型的可理解性差等问题出发,分别提出了相应的数据表分解算法。
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我们首先研究了从多个包含干扰的信号估计中获取最佳估计的数据融合算法,导出了多导数据融合公式。
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法向加速度的方向角则假定在2π区间内具有均匀的概率密度。
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Data mining could find useful information from lots of noisy, half-baked or inconsistent data sets.
数据挖掘就是从大量有噪声、不完整、甚至是不一致数据集中发现有意义的模式知识。
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针对语音识别中由于强噪声的影响而引起的Lombard和Loud效应进行研究,提出了基于训练数据的加性噪声和Lombard及Loud效应的联合补偿法。
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实验结果表明,所提识别方法可以自适应地选出全带和子带数据流中受噪声影响较小者并以之为主要依据进行识别,有效地提高了识别系统在多变噪声环境中的鲁棒性。
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应用神经网络和动态子结构模型完成复杂结构的参数识别,尤其考虑了模态数据中包含噪声和不完备西安建筑科技大学博士论文测量信息的情况。
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这些系统还能够对付“噪音”信号和不完整的数据,而且比KBS系统更容易实现在线运行。
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小的和大的窗口宽度的选择是一个在太嘈杂和太平滑的数据之间的权衡取舍。
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