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2001年 | 3篇 |
2000年 | 7篇 |
1999年 | 1篇 |
1998年 | 3篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1994年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
1991年 | 1篇 |
1990年 | 2篇 |
1989年 | 1篇 |
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191.
应用领域中存在大量多数据类型属性的混合数据集,但是,很多有效多变元可视化方法的适用范围都只局限于单一类型,对于混合数据集可视化效果不甚理想。针对包含数值及分类型属性的多元混合数据集,提出一种面向混合数据集可视化的数据转换技术,首先对每一数值型属性使用聚类技术进行分类化,然后应用对应分析算法量化所有分类型属性,最后将转换后的混合数据集使用经典的数值型可视化方法——星形坐标法进行展现,并且针对变元数量较多或分类型变元势较高的混合数据集,在数据转换过程中提出一套降势策略,减少参与计算的变元数量,提高计算效率。实验表明,该方法对混合数据集的可视化结果不仅易于理解,而且有利于用户发现其中的隐性知识,降势策略在提高内存及时间效率方面作用显著。 相似文献
192.
利用烟密度仪、锥形量热仪研究了阻燃剂对聚氯乙烯燃烧产烟的影响。结果表明,三氧化二锑、三聚氰胺等四种阻燃剂使PVC热解燃烧的产烟量大幅度增加,促进PVC热解燃烧失重;红磷、氢氧化镁等四种阻燃剂对PVC热解燃烧的产烟量及燃烧失重影响较小;硼酸锌使PVC热释放速率峰值降低、质量损失速率减小,热释放速率峰值出现的时间推迟。随着氢氧化镁、十溴二苯乙烷在PVC中含量的增加,其燃烧产烟量减少。氢氧化镁的量对PVC燃烧失重速率和失重量影响明显。三氧化二锑和氢氧化镁混合、十溴二苯乙烷和聚磷酸铵混合阻燃对PVC热解燃烧的产烟影响较小,而三氧化二锑与硼酸锌混合阻燃剂对PVC的燃烧影响显著。 相似文献
193.
Quantiles, also known as value‐at‐risks in the financial industry, are important measures of random performances. Quantile sensitivities provide information on how changes in input parameters affect output quantiles. They are very useful in risk management. In this article, we study the estimation of quantile sensitivities using stochastic simulation. We propose a kernel estimator and prove that it is consistent and asymptotically normally distributed for outputs from both terminating and steady‐state simulations. The theoretical analysis and numerical experiments both show that the kernel estimator is more efficient than the batching estimator of Hong 9 . © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009 相似文献
194.
蛋白质相互作用网络是后基因组时代系统生物学研究的重要内容.针对蛋白质相互作用网络中的聚类问题,介绍了几种代表性的聚类分析方法,初步分析了这些方法的特点,指出了当前研究工作的困难与挑战,并对今后的研究方向作了展望. 相似文献
195.
通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点. 相似文献
196.
197.
198.
针对高炮近程防空反导中存在的问题,以未来空域窗射击理论为基础,提出了高炮抗击反辐射导弹的单层未来空域窗指标论证模型,着重对弹幕的散布密度和武器系统的射速进行了研究。通过对模型的仿真计算,验证了模型的合理性,并对高炮抗击反辐射导弹的相关指标给出了建议。 相似文献
199.
讨论多项式再生核的构造与计算,指出了带任意泛函约束的多项式再生核可由带初值约束的再生核取两次投影余项而得到,并建立了具体的计算方法. 相似文献
200.
提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣;多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力;评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。 相似文献