管壁粗糙度

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管壁粗糙度修正
在通道设计中,管壁粗糙度会影响流体的流动特性。为了考虑粗糙度对压降计算的影响,需要对压降公式进行修正。修正方法是引入粗糙度系数,将实际管道中带粗糙度的压降换算成等效光滑管道中的压降。
特定区域径向平均表面粗糙度功率谱计算
在表面粗糙度分析中,功率谱密度图可用于特征表征。有时,仅需要分析地形的特定区域。本代码可计算用户指定的表面地形区域的径向平均表面粗糙度功率谱。
使用Matlab计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵
在Matlab环境下,计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵的方法。
粗糙集属性约简调研
本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法,为大学生理解这一概念提供了指南。
粗糙集约简飞机故障诊断
应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断,通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表,验证了该方法的准确性和普适性。
粗糙集理论的学术探索与研究
粗糙集理论是处理不确定、不完整、不一致知识的数学工具,由Z. Pawlak于1982年提出,解决现实世界中的不确定性问题。该理论在数据挖掘、机器学习等领域广泛应用。不可区分关系是其核心概念之一,用于描述对象间的相似性。信息系统(I = (U, A, V, F))定义了论域、属性集合和属性值域之间的关系。上下近似集则描述了集合的不确定边界。
偏度与峰度
偏度描述变量分布形态不对称的方向与程度,由样本偏度系数表示。
文本近似度匹配
使用python实现文本近似度匹配,从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如:a列:白术b列:白术、炒白术、黄芩 输出:相似的值:白术、炒白术近似度:1
基于粗糙集的数据挖掘技术探索
基于粗糙集理论的数据挖掘方法正在被广泛研究和应用。这一方法不仅能够处理数据中的不确定性和不完整性,还能发现隐藏在数据背后的有价值信息。研究者们通过改进算法和优化模型,不断提升其在各个领域的应用效果和准确度。未来,随着技术的进步和理论的深入,基于粗糙集的数据挖掘技术有望在更广泛的领域展现其潜力。
基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘
粗糙集与概念格作为知识发现和数据挖掘的有效工具,已在诸多领域展现出应用价值。本研究在对二者理论基础进行深入研究的基础上,提出了一种利用扩展粗糙集模型改进概念格近似性的方法。 该方法通过引入 β-多数蕴涵关系,实现了概念格外延的近似合并,并构建了近似概念格 (ACL)。在此基础上,进一步提出了概念格粗糙近似和规则挖掘算法 (LCRA)。UCI 机器学习数据库测试结果验证了该算法的可行性和有效性。