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关联规则挖掘是从大量的、不准确的、嘈杂的现实数据中挖掘出隐含在其中的、潜在的有价值的相关信息和知识的过程。
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The metabolic wavelet denoising is used to process noisy data.
对于含噪数据，讨论了新陈代谢的小波去噪在机动目标跟踪中的去噪效果。
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本文在对粗集及其相关理论的研究基础上，首先给出了一种基于推广粗集模型和信息熵的规则不确定性量度，该不确定性量度适于评价从有噪音数据中提取的规则；
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Increasing Residual Wage Inequality: Composition Effects, Noisy Data, or Rising Demand for Skill?
残差工资不平等: 结构效应 、 嘈杂数据, 还是上升的技术需求?
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我们首先研究了从多个包含干扰的信号估计中获取最佳估计的数据融合算法，导出了多导数据融合公式。
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研究表明大部分数据集中存在的冗余和噪音数据严重影响了分类的效果，一般采取的方法是属性选择或属性提取。
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