长江电力申请基于机器视觉的高压断路器机械特性测量方法及系统...

专利摘要显示，本发明公开基于机器视觉的高压断路器机械特性测量方法及系统，它包括如下步骤：步骤1：断路器动作时同步触发高速相机拍摄；步骤2：高速相机采集断路器视频或图像序列；步骤3：视频或图像序列预处理；步骤4：预处理后的视频或图像序列进行关键特征点识别；步骤5：光流法计算关键特征点随逐个图像帧的像素位移...

大数据分析如何帮助企业优化决策和运营?

分析方法：描述性统计分析：了解数据的分布情况、离散程度以及变量之间的关系等信息，为后续分析提供基础。案例说明：通过分析销售数据，企业可以发现哪些产品销量稳定，哪些产品波动较大，从而调整库存策略。预测性分析与挖掘：运用数据挖掘、机器学习等技术，从海量数据中发现隐藏的模式和趋势。案例说明：通过聚类分析将...

数据清洗的概念、常见问题及实践方法

处理数据不合理的问题需要使用不同的方法分析和清洗:1.分箱分箱是将连续变量转换为离散变量的一个常见方法。可以通过将连续数据按照一定的范围分组,将分组后的数据作为一个新的类别进行分析,从而识别不合理的数据点。对于存在异常的箱子,可以将其视为无效数据并进行清洗。2.聚类聚类是一种无监督学习方法,可以...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

接下来的几步,都是AGNES算法的迭代步骤,上一段有说过,这里可以简单跳过,简单来说,要做的就是“计算相似性—合并相似度最高的两个簇—反复迭代—确定最终聚类”。执行完AGNES算法后,我们要对聚类结果进行分析,检查每个簇内的文档是否具有相似的主题或内容。根据需要,我们可以做一些优化,比如,调整算法参数或特征表示...

...一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算方法

②序列聚类和分析序列聚类采用HipMCL算法,以同一性得分作为输入,膨胀参数为2.0。之所以选择HipMCL而不是其他聚类解决方案,是因为它具有可扩展性和并行化能力,而且能够高效地对超大数据集进行聚类(补充方法)。聚类前,使用LAST(70%序列同一性,80%比对覆盖率)计算了所有与所有的配对比对。参考基因组图由...

重磅!Nature又发顶刊,占据顶刊榜首,成功吸引全世界目光!

1.基于机器学习的拓扑优化方法(www.e993.com)2024年11月19日。2.机器学习在尺寸优化和形状优化中的应用。3.案例分析:展示机器学习在结构设计优化中的实际应用。4.机器学习在材料性能预测中的应用1.材料性能预测的重要性和挑战。2.机器学习在材料本构模型建立中的应用。

AI产品经理必知的100个专业术语

回归分析是预测连续值输出的统计方法。常用方法包括线性回归、多元回归等。13、分类(Classification)分类是将输入数据分配到预定义类别中的任务。常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。

市场调研的流程和步骤,你都掌握了吗

通过多元分析，如进行因子分析、聚类分析、判别分析等，分析数据的结构和组合。通过探索性分析，如进行主成分分析、回归分析、路径分析等，探索数据的潜在因素和影响。四、结论阶段结论阶段是市场调研的终点，也是市场调研的成果。在这个阶段，主要要完成以下三个步骤：1.撰写报告报告是指将市场调研的过程和结果，以...

散点图概述及结果解释|回归|拟合|数据值|异常值_网易订阅

步骤1:查找模型关系和评估模型关系的强度确定哪个模型关系能够以最佳方式拟合数据并评估模型关系的强度。如果模型能够很好地拟合数据,则可以使用该模型的回归方程来描述数据。提示:要查看特定的模型对数据的拟合优度,请添加一条拟合回归线。双击图形。当此图形处于编辑模式时,右键单击此图形,然后选择添加>回归拟合...

结构中的创新:媒体融合创新模式及其影响因素的扎根研究

(一)研究方法为了避免先入为主地判断结构性因素的构成以及媒体创新行动特征,此次研究采用扎根研究,一方面通过对媒体外部环境与组织结构的典型事实编码,揭示出结构性因素的构成及其权重,另一方面根据对媒体所有领域创新行动的编码,展示媒体创新行动分类特征,并进行聚类比较。然后在此基础上,综合分析结构性因素对不同媒体创...