资料
  • 资料
  • 专题
基于偏微分分类数学模型的关联挖掘改进技术研究
推荐星级:
类别: 其他
时间:2019-06-06
大小:1.64MB
阅读数:386
上传用户:royalark_912907664
查看他发布的资源
下载次数
0
所需E币
3
ebi
新用户注册即送 300 E币
更多E币赚取方法,请查看
close
资料介绍
为了能够使大数据关联挖掘的精度得到进一步的提高,就提出了基于偏微分分类数学模型的关联挖掘技术,创建大数据分类数据模型,得到微分方程半正定最小特征向量,之后实现稳定解的分析。本文使用渐进有理积分得到偏分分类数学模型规则集约束条件,避免在实现大数据分析过程中出现错分及漏分。此种方式能够提高大数据分类及关联挖掘的收敛性,增强抗扰动能力,具有较强的优越性。
版权说明:本资料由用户提供并上传,仅用于学习交流;若内容存在侵权,请进行举报,或 联系我们 删除。
相关评论 (下载后评价送E币 我要评论)
没有更多评论了
  • 可能感兴趣
  • 关注本资料的网友还下载了
  • 技术白皮书