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| 供貨周期 | 現(xiàn)貨 | 貨號(hào) | 德國(guó)力士樂(lè)R165141320 滑塊 FNS 法蘭型 |
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| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 化工,石油,能源,電子 |
BSHP 滾珠滑塊 FNS，標(biāo)準(zhǔn)，鋼質(zhì)
上海先韻自動(dòng)化科技有限公司
王先生 CEL L : [1][7][6][0][2][1][7][4][0][2][3]
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
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德國(guó)力士樂(lè)R165141320 滑塊 FNS 法蘭型
BSHP 滾珠滑塊 FNS，標(biāo)準(zhǔn)，鋼質(zhì)
德國(guó)力士樂(lè)R165141320 滑塊 FNS 法蘭型
式中ti———第i個(gè)因變量的觀測(cè)值
xij———第j個(gè)自變量的第i個(gè)觀測(cè)值
Aj———中心值αj和離散度cj之間的模糊相關(guān)參數(shù)模糊線性回歸模型的問(wèn)題是確定模糊參數(shù)槇Aj,將其隸屬函數(shù)定義為
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因此,通過(guò)一個(gè)相關(guān)的隸屬函數(shù)定義區(qū)間內(nèi)任意實(shí)數(shù)的隸屬程度。相應(yīng)地,模糊線性回歸方程可表示為
3.
模糊線性回歸分析的目的是確定當(dāng)滿足目標(biāo)程度h時(shí),使因變量yi預(yù)測(cè)值的總離散度蕞小的模糊參數(shù)槇Aj。其中,h值由決策者確定,它是介于0~1之間的常數(shù),表示估測(cè)模糊線性回歸模型的適應(yīng)度,即當(dāng)至少存在h隸屬于因變量yi的模糊估計(jì)值時(shí),使yi估計(jì)值的總模糊度蕞小[21-22]。對(duì)此,為了確定模糊參數(shù)槇Aj所建立的模型為
1
式中xjk———第j個(gè)自變量的第k個(gè)觀測(cè)值
yk———第k次觀察的因變量值
通過(guò)求解以上模型,可以獲得模糊線性回歸模型的參數(shù)[23-24]。