信息增量矩阵

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基于信息增量矩阵的非高斯过程故障诊断
传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设,而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设,但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制,通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤,实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明,IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能,有效降低了误报和漏报率,优于 Q 统计量方法。
增量调制滤波仿真
利用 MATLAB 仿真增量调制过程,通过低通滤波器消除量化噪声。通过改变量化间隔,绘制量化间隔与量化噪声比的曲线。仿真结果证实了增量调制方法的有效性和低通滤波器的滤噪效果。
增量数据挖掘探究
增量频繁模式挖掘在频繁项集挖掘基础上,探究了三种算法,对IUAMAR算法的缺陷进行了分析。结合实际数据,提出了销售数据挖掘的实现。
Oracle RMAN增量备份恢复计划详解
备份计划安排如下:凌晨2点进行增量备份,采用累积模式。每周备份安排如下:周日进行0级增量备份,周一至周六进行1级增量备份。备份数据保留策略为14天,支持本地和异地恢复。
Mysql增量备份的有效实施方法
针对数据量较大的数据库,单次全量备份耗时较长,因此常常需要结合增量备份策略。Mysql提供了实用的增量备份工具:mysqlbinlog.exe(可在mysql的bin目录找到)。下文详细介绍了如何高效地实施Mysql增量备份。
大富翁离线数据库(增量版)
ACCESS格式,包含2005年4月1日至12月31日期间的所有帖子。
数据矩阵和相异度矩阵
数据矩阵:n个数据点具有p个维度相异度矩阵:n个数据点,仅记录差异三角矩阵单一模式距离只是衡量差异的一种方式
xtrabackup全量+binlog增量备份实践分享
详细介绍了使用xtrabackup进行数据库的全量备份和binlog增量备份的实际操作。全量备份即将整个数据库备份,而增量备份记录自上次备份以来的所有变更。操作过程中,我们使用了innobackupex命令执行全量备份,并应用redo日志来确保数据库恢复到最新状态。此外,我们还探讨了如何使用binlog增量备份来提高数据恢复效率和数据库可用性。
研究联机增量聚类算法的探索(2004年)
探讨了在联机数据挖掘系统中并行和增量聚类算法的应用,并提供了算法的伪码。实验结果显示,相较于传统的Apriori算法,联机增量聚类算法具有显著优势,同时验证了增量聚类算法及其在联机数据挖掘系统中的实际效用。
数据增量实时复制工具 Flish2.0.1.zip
此工具支持MySQL和Oracle数据库的数据增量实时复制,可选择历史数据复制起点。支持TCP、UDP、KAFKA三种输出方式,输出JSON格式报文。每种输出方式均支持长连接和短连接,并支持断点续传。性能优异,MySQL使用binlog日志,Oracle使用Logminer,确保高时效性。支持高并发,可按库或按GROUP进行多线程数据复制和分发,处理能力强大。支持高可用部署,包括集群和Master-Slave部署,使用zookeeper进行控制,自动处理单点故障情况。轻量级独立部署,无第三方框架依赖,适用于各类数据库产品提供的API库。