简介:[篇名]ADirectAdaptiveControlDesignforNonlinearDiscrete-timeUncertainSystems,[篇名]Adirectadaptivecontrolstrategyformanagingdiabetesmellitus,[篇名]Adaptivecontrolofaerospacestructureswithpersistentdisturbances,[篇名]Adaptiveneural/fuzzycontrolforinterpolatednonlinearsystems,[篇名]Anadvancedneuralnetworktopologyandlearning,appliedforidentificationandcontrolofaD.C.Motor,[篇名]Designoffuzzylogiccontrollerforthefinetuningofweightingparametersofdirectadaptivecontrol,[篇名]DirectAdaptiveControlforNonlinearMatrixSecond-OrderSystemswithTime-VaryingandSign-IndefiniteDampingandStiffnessOperators,[篇名]Fuzzydirectadaptiveslidingmodecontrolofinterconnectedlarge-scalesystems。
简介:摘 要:本文聚焦于基于机器学习的客户关系管理系统(CRM)的设计与应用,该系统通过集成深度学习与高级数据分析技术,实现了对客户行为、偏好及需求的深度洞察。通过自动化数据分析与预测,系统能够精准推送个性化服务与产品推荐,显著提升客户体验与企业运营效率。
简介:居民地的解译是遥感信息提取技术中的难点之一,居民区域是由建筑物、道路、绿地、空地、水域、阴影等多种地物类型相互延续、相互交错而成的复杂的有机混合体,使其光谱特征成为地表各种地物中最复杂的一种。因此,通过对居民地特征进行详细的分析,针对SPOT2.5米数据,选择密云区作为示范区域,研究基于遥感影像纹理信息和类间相关关系,结合面向对象的分类方法,对居民地信息进行自动提取。其中,通过提取遥感影像的纹理信息,提高居民地内部各地类的界线区分,降低其他土地利用类型内部的界线;并利用居民地内部各类之间的相关关系,建立基于类间层次关系和语义组体系方法,研究形成居民地自动分类规则,达到居民地的自动提取,本方法提取的面积精度可以达到89.5%,可适用于较大范围内高分辨率数据的居民地信息自动提取。