文章 2023-04-24 来自:开发者社区

【数据挖掘实战】——基于水色图像的水质评价(LM神经网络和决策树)

一、背景和挖掘目标1、问题背景从事渔业生产有经验的从业者可通过观察水色变化调控水质,用来维持养殖水体生态系统中浮游植物、微生物类、浮游动物等合理的动态平衡。由于这些多是通过经验和肉眼观察进行判断,存在主观性引起的观察性偏倚,使观察结果的可比性、可重复性降低,不易推广应用。当前,数字图像处理技术为计算机监控技术在水产养殖业的应用...

【数据挖掘实战】——基于水色图像的水质评价(LM神经网络和决策树)
文章 2018-03-05 来自:开发者社区

手把手实战:利用LM神经网络算法自动识别窃电用户(附代码)

背景与挖掘目标 背景 传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等方法来发现窃电或计量装置故障。 但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。 通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息,建立数据分析模型,来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。 目标 归纳出窃漏电用户的关键特征,构建窃漏电用户的识别模型。 利用实时检测数据...

神经网络概览及算法详解

36 课时 |
1241 人已学 |
免费
开发者课程背景图

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。