《表1 问卷问题：一种基于集成学习的指纹锁拉链产品需求预测方法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
数据集数据来自用户通过线上、线下问卷形式的调查。共有七个问题，分别如表1。
| 图表编号 | XD0094803100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.07.25 |
| 作者 | 赵茜茜、张洋溢、聂焱 |
| 绘制单位 | 成都理工大学网络安全学院、成都理工大学网络安全学院、成都理工大学网络安全学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 模型参数设置：基于集成学习的广域光骨干网多信道传输质量预测方法》2020.09.25
- 《表1 实验结果：一种基于stacking集成学习的DGA域名检测方法》2020.12.28
- 《表2 分类结果混淆矩阵：基于Stacking集成学习的流失用户预测方法》2020.11.30
- 《表3 分类结果比较：基于Stacking集成学习的流失用户预测方法》2020.11.30
- 《表1 用户基础属性分布：一种基于集成学习的用户基础属性预测方法》2020.12.01
- 《表2 基本统计特征：一种基于集成学习的用户基础属性预测方法》2020.12.01
- 《表2 期望功能满意度：一种基于灰色关联度的产品/服务集成设计方法》2020.03.08
- 《表1 子功能满意度：一种基于灰色关联度的产品/服务集成设计方法》2020.03.08
- 《表2 预测混淆矩阵：基于集成学习的束支传导阻滞识别方法》2020.03.01
- 《表1 实验结果统计：一种基于集成学习的城市新增建设用地快速提取方法》2019.09.30
- 《表1 雷达参数设置：一种基于集成学习的DBN模型分类方法》2019.10.01
- 《表3 算法准确率比较：一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》2019.08.01
- 《表1 训练样本情况表：一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》2019.08.01
- 《表2 模型测试结果：一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》2019.08.01
- 《表2 最终预测结果：基于集成学习的股票指数预测方法》2019.10.01
- 《表2 候选分类方法介绍：一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》2019.09.15
- 《表5 分类混淆矩阵：一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》2019.09.15
- 《表4 测试集设置：一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》2019.09.15
- 《表3 训练集设置：一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》2019.09.15
- 《表1 URL特征：一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》2019.09.15