论文运动数据中最优关联数据分类分析是关于本文可作为相关专业运动数据论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文记录运动数据的app论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要： 针对传统关联数据分类方法一直存在分类精度差的问题,提出一种运动数据中的最优关联数据的分类方法.由于运动数据的变化量十分的庞大,同时变化程度也无法用规律进行推导,因此需要确定运动数据中的最优关联数据,通过最优关联数据的关联性进行高速提取,使用异导函数对提取的数据进行系统的分类.为了保证提出的运动数据中的最优关联数据的分类方法的有效性,设计对比仿真实验,通过实验数据表明,提出的运动数据中的最优关联数据的分类方法能够准确地对运动数据中的最优关联数据进行系统分类.
关键词： 运动数据； 最优关联数据； 数据分类； 隶属关系； 预判标识码； 分类精度
中图分类号： TN911?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）02?0179?04
Abstract： Aiming at the problem of low classification accuracy in traditional association data classification methods, a classifying method for optimal association data in motion data is proposed. As the variable quantity of motion data is very large, and the change degree also can not be deduced, the optimal relevance data in motion data needs to be determined. The high?speed extraction is carried out by the relation of the optimal relational data. The data extracted by different guide function is adopted to perform a systematic classification. In order to ensure the effectiveness of the classification method of optimal correlation data in the extracted motion data, the comparison and simulation experiment is designed. The experimental data show that the classification method of optimal correlation data in the motion data can do systematic classification of the optimal association data in the motion data accurately.
Keywords： motion data； optimal association data； data classification； membership relation； pre?judgement identification code； classification accuracy
0 引 言
使用定位记录数据的方法由单一的GPS技术发展衍生至今,已经可以通过高频震荡、虚拟演示技术、移动模拟感知等外链技术进行运动数据的生成.这样不但能够进行细致的数据定位,还可以进行运动细节的描素[1?2].随着手机APP的应用增加,对于移动过程中的数据表示过程使用的是最优关联数据,但是在不同技术支撑下的运动数据所生成的关联数据是有所不同的,特别是在最优关联数据的选取过程中,选择出能够代表运动变化的关联数据是十分必要的[3?4].同时由于运动过程中存在很大的突变性,因此还需要进行一定最优关联数据的分类,分类的目的是针对不同的关联数据进行系统的属性应用,这样可以达到最佳呈现的目的[5].但是传统关联数据的分类方法中无法对移动数据进行快速的识别[6?7].针对上述问题,本文提出一种运动数据中的最优关联数据的分类方法.本文设计的运动数据中的最优关联数据的分类方法使用最优关联数据的关联属性进行高速选取,通过异导函数对提取的最优关联数据进行系统的分类.为了有效地验证本文设计的运动数据中的最优关联数据的分类方法的有效性,模拟了应用环境进行仿真实验,通过实验数据可知,本文设计的运动数据中的最优关联数据的分类方法能够准确地在运动数据中进行最优数据的选定分类.
1 运动数据中的最优关联数据选取
为了能够进行有效的关联数据的快速分类,本文通过关联属性,对不同关联数据进行快速的选定[8?9].由于不同的关联数据具有的关联性不同,需要对关联属性中的最小关联度进行计算,最小关联度是保证运动数据有效性的关键所在,过程如下：
式中：表示运动数据最低关联度；表示标准关联数据质子；表示动态数据的突变权值；表示运动数据中的关联变量.关联数据和运动维度之间的关系如图1所示.
通过式（1）可以计算出最小关联度,确定最小关联度的关联数据便具有运动数据的代表性.通过择优关系可以进行最优关联数据的选定,表示为：
式中：表示关联数据的择优关系指数；表示运动维度的表达关联度；表示同源关联数据的非同性属性的标准焓；表示基函数系数；表示关联极值差；表示数据陈列关系.选定最优关联数据后,需要对选定的数据进行提取,表示為：
式中：为最优关联数据进行提取过程中的提取稳定值；为融合参照系数.通过式（2）、式（3）完成对最优关联数据的选定,同时为移动数据的有效分类进行了铺垫.
总结:本论文可用于运动数据论文范文参考下载，运动数据相关论文写作参考研究。
参考文献：
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