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作为一门交叉学科,数据挖掘融合了数据库、人工智能、统计学等多个领域的理论和技术。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术讲究的三根强大的技术支柱。数据挖掘的主要任务是借助关联规则,决策树、聚类和基于样例的学习,贝叶斯学习、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析等技术,采用数据取样(选取数据样本)数据探索(可视化数据探索与聚类分析和因子分选)、 相似文献
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针对小数分频锁相的整数边带杂散问题提出了一种基于双环系统的细步进频率合成方法。根据变参考抑制小数分频整数边带杂散的工作原理,采用一级整数分频锁相环与一级小数分频锁相环级联的方法共同构成细步进频率合成系统,通过软件算法调整第一级锁相环的N分频值和M参数,最终实现全频段杂散指标最优。结果表明,根据该方法设计的宽带(带宽为4~8 GHz)、细步进(1 kHz)的频率合成器,其实测杂散优于75 dBc,相位噪声在1 kHz处优于-96 dBc/Hz,跳频时间小于47μs。 相似文献
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