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【24h】

Modeling and Visualization of Scattered Positive Data

机译:零散正数据的建模和可视化

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摘要

This study discusses the problem of modeling inherently positive data sets using Modified Quadratic Shepard interpolation method. There are number of scientific and business domains where data is inherently positive. For example numbers of people, mass, volume and percentage mass concentration are meaningless when negative. This interplant generates negative values while modeling such data that may cause ambiguity. We present a scaling technique that constrains the interpolant to produce non-negative graph through scattered positive data sets.
机译:本研究讨论了使用改进的二次Shepard插值方法对固有正数据集建模的问题。在许多科学和商业领域中,数据固有地是积极的。例如,人数为负数时,质量,体积和质量百分比无意义。当对可能会造成歧义的数据进行建模时,该种间关系会生成负值。我们提出了一种缩放技术,该技术可限制内插器通过分散的正数据集生成非负图。

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