国产chinesehdxxxx老太婆,办公室玩弄爆乳女秘hd,扒开腿狂躁女人爽出白浆 ,丁香婷婷激情俺也去俺来也,ww国产内射精品后入国产

您好，歡迎來電子發(fā)燒友網(wǎng)！ ，新用戶？[免費注冊]

您的位置：電子發(fā)燒友網(wǎng)>源碼下載>數(shù)值算法/人工智能>

一種分步動態(tài)自回歸KPCA算法

大?。?/span>0.79 MB 人氣： 2017-12-19 需要積分：1

推薦 + 挑錯 + 收藏(0) + 用戶評論（0）

前往下載地址

　　針對滑動窗自適應核主元分析法KPCA）在處理參數(shù)敏感和緩慢劣化問題時存在的“過適應”現(xiàn)象，容易產生漏報的問題，提出了一種分步動態(tài)自回歸KPCA算法。首先，借鑒動態(tài)數(shù)據(jù)矩陣思想，分步建立初始模型；然后，在滑動窗自適應KPCA的基礎上，引入指數(shù)加權法則處理實時數(shù)據(jù)、更新模型；最后，分析算法復雜度，并給出具體實現(xiàn)步驟。利用模擬數(shù)據(jù)分析分解系數(shù)和加權因子對算法的影響，結果表明，與滑動窗自適應KPCA相比，所提方法在參數(shù)選擇恰當?shù)那闆r下，模型效率提高了近90%，誤報次數(shù)幾乎降為0，還能通過調整加權因子取值來控制算法的適應能力，以解決多樣化的動態(tài)問題。將算法應用于壓縮機喘振和軸承故障實驗數(shù)據(jù)分析，驗證了所提算法處理參數(shù)敏感和緩慢劣化問題的能力。

非常好我支持^.^

(0) 0%

不好我反對

(0) 0%

      發(fā)表評論

      用戶評論
      評價:好評中評差評

      發(fā)表評論，獲取積分！ 請遵守相關規(guī)定！

      ?