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《Planning》2018,(1)
针对互联网时代下的移动端考研教育未来发展的问题,综合使用了线性分析、回归分析、模糊层次分析等方法,分别建立了线性回归、灰度预测、层次分析结构等模型,综合使用了LINGO,MATLAB,EXCEL,SPSS等软件编程,分别得出影响移动端考研产品发展主要因素、移动端考研产品的合理价格区间、移动端考研产品潜在市场占有率以及产品投放可行性分析等结果。 相似文献
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采用溶胶-凝胶法制备了硅钙复合溶胶,并在压电陶瓷表面制备硅钙复合膜,以改善水泥基压电陶瓷复合材料界面。确定了溶胶配比,研究了陈化、低温热处理和硅烷偶联剂对覆硅钙复合膜压电陶瓷接触角、压电和介电性能的影响。结果表明,硅钙复合溶胶中Ca与Si摩尔比>0.2时不利于成膜;提高陈化温度和延长陈化时间可明显减小硅钙复合膜的接触角;硅钙复合膜层数最佳为3层,烧结温度不大于160℃;加入微量硅烷偶联剂可有效改善膜层开裂。制备的硅钙复合膜接触角最小为27°,亲水性好。 相似文献
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针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性. 相似文献
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近年来,卷积神经网络在实验室控制环境下的人脸表情识别任务中取得了很大进步,但是在自然场景中人脸表情识别方面仍然存在一些挑战.针对自然场景中人脸表情数据分布不平衡,以及由姿势、光照和性别等因素引起的类内差异大的问题,提出类别均衡与局部中值(class-balancedandlocalmedian,CALM)损失函数.CALM损失函数包含类别均衡Softmax损失函数和局部中值损失函数2个部分.其中,类别均衡Softmax损失函数将数据量较少且容易错分的害怕和厌恶2种表情标记为难样本,将其余5种表情标记为易样本;在网络训练过程中对难样本自适应地增大权重,以提高难样本的识别准确率,进而提高表情识别的平均准确率.此外,在每个类别中会有一些离类别内大多数样本较远的样本,它们的存在会导致用均值方法计算出的类别中心偏离类内大多数样本.在局部中值损失函数中,采用与每个样本属于同类别的若干近邻的中值作为类别中心,在一定程度上减弱离群样本对类别中心选择的影响.在RAF(real-worldaffectivefaces)数据集上进行实验,与局部子类方法相比,该方法的平均识别准确率提升了1.32%,证明了该方法的有效性. 相似文献
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在弹簧类网格变形方法中,点球弹簧修匀法存在收敛较慢的问题.提出一种利用背景网格进行加速收敛的方法.首先在粗化的背景网格上进行变形,然后将粗网格节点的变形结果和细网格边界上的运动节点一起作为初始扰动对细网格进行变形,变形方法采用点球弹簧修匀法.算例表明,该方法在求解二维或三维问题时,与点球弹簧修匀法相比,满足收敛条件的迭代步数减少了72%~88%,单步耗时减少了38%~78%. 相似文献