区间型数据相关论文
采用4种区间型数据计量建模方法,综合分析我国8个省份城市1993—2018年气候变化和农业生产投入要素对粮食产量影响.采用5个评价指......
文章针对区间型数据分类问题,提出了 一种基于数据质量提高的区间型最小二乘支持向量机分类模型.首先提出了一种基于非参数位置检......
区间型数据的概念自提出以来便受到了众多国内外学者的关注,它广泛存在于气候、医学、金融等领域。区间型数据是以数值范围来观察......
区间型数据现在十分常见和被广泛应用,因此如何有效分析区间型数据,了解其数据结构及规律并进行预测,已经成为各个领域中的重要课......
本文主要包含以下两方面内容:(1)对一种区间值SVM分类模型的参数选取进行优化;(2)提出一种对区间型数据进行LIME解释的数据预处理......
针对区间型数据，引入二个区间值模糊聚类算法，通过一个实际数据对这二个算法和区间值神经网络进行了比较。......
针对区间型不确定数据的特点，该文提出一种改进的模糊C均值聚类算法(IU-IFCM)。首先对区间型数据进行特征变换，由p维特征映射成由2p......
论文分为两部分，第一部分讨论了总体峰度的统计意义，给出了样本峰度的最大值；第二部分讨论了不同情况下weibull分布参数的极大似然估......
一个复杂系统是由若干个子系统按特殊方式组成的,其中每一个子系统的可靠程度直接制约着整个系统的可靠程度。往往在实际的应用中,......
提取区间型数据的特征值,给出适用于区间型数据模糊聚类的FCM算法族(IFCM).该算法适用于不同特征样本数据的模糊聚类运算,并可对聚......
研究采用均匀B-样条建立了插值区间型数据的鲁棒优化模型,与以传统多项式样条为样条函数的鲁棒优化模型相比,存在表达式更为简单、......
讨论了基于区间型数据的Weibull型产品的可靠性参数的估计方法，介绍了极大似然估计法和Bayes Monte Carlo（BMC）方法．并由蒙特卡罗仿真......
为了减少数据信息的损失,采用推迟区间型数据转换为数值型数据的方法,提出一种针对区间型数据的新的主成分分析方法.它和已有方法......
针对区间型数据的模糊c均值聚类(IFCM)算法在实际应用中的不足,将可能性理论引入区间型数据的聚类问题,通过放松样本隶属度的约束......
Campbell-Bennett模型是一种异常检测模型。Utkin用三角核函数近似代替Campbell-Bennett模型中的高斯核函数,从而得到了可以处理区......
区间型数据(Interval data,ID)是属性特征取值为区间的一类数据,针对区间型数据的分类问题,本文提出一种高斯区间核支持向量机分类......
本文考虑的基于的是最小路径描述的复杂系统，其中各子系统是相互独立的，且寿命分布未知．在子系统寿命数据为区间型数据条件下，给出了系......
文章利用调查数据研究发现,我国地级以上城市家庭的资产分布具有＂双峰＂特征。因此复合分布函数形式更适合描述城市居民家庭的资产分......
针对条件属性取值为区间型数据的离散化问题,提出了一种新的基于粗糙集理论的离散化算法.首先将粗糙集理论中上、下近似的概念进行......
提取区间型数据的特征值，给出适用于区间型数据模糊聚类的FCM算法族（IFCM）。该算法适用于不同特征样本数据的模糊聚类运算，并可对聚类......
使用EM算法,在区间型数据下,对正态分布、对数正态分布、Rayleigh分布和Logistic分布的参数进行估计,得到了估计量所满足的非线性......
针对区间型不确定数据的特点,该文提出一种改进的模糊C均值聚类算法(IU-IFCM)。首先对区间型数据进行特征变换,由p维特征映射成由2......
本文使用EM算法,在区间型数据和成败型数据下,对Weibull分布的参数进行了估计,得到了估计量所满足的非线性方程组,给出了求解非线......
<正>一、引言投资是企业生产经营过程中的经常性的活动,通过投资能够有效扩大企业生产规模、延伸企业产业链、获取品牌和渠道等核......
随着计算机技术与各行各业的融合,人们的生产生活中不断产生大量的数据,而且数据的规模也成爆炸式增长。传统的统计方法虽在理论上......
对区间型符号数据进行特征选择，可以降低数据的维数，提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题，本文提出了一种新的特征......
在区间型数据条件下利用ECM算法对Weibull分布进行了极大似然估计.在得到相应的迭代公式后,进行随机模拟.根据模拟结果分析了此种......
本文提出在不完全信息条件下,估计家庭收入分布和测算基尼系数的方法。利用清华大学中国金融研究中心24个城市的家庭消费金融调查......
在多点聚类问题中,有些区间型数据样本是以团状的形式存在,且团状样本集之间存在着连接样本点,这类样本点仅靠距离型聚类方法难以......
数据离散化是数据预处理中的一项重要内容。本文针对区间型数据离散化问题进行研究。提出一种连续区间属性值离散化的新方法，提出一......
随着数据挖掘和知识发现等技术的迅速发展，出现了很多数据离散的算法，但是，已有的离散化方法大多是针对固定点上的连续属性值的情况，实......
针对区间型数据的聚类问题，提出一种自适应模糊c均值聚类算法。该算法一方面基于区间数的中点和半宽度，通过引入区间宽度的影响因子......
