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2.
现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time Slice Partition method,ATSP)。在时态网络的两种表示方式(基于事件的表示方式和基于快照的表示方式)的基础上,构建了ATSP的基础模型,同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分,针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则,并提出了实现算法--层次划分算法(Hierarchical Partition algorithm,HP)和增量划分算法(Incremental Partition algorithm,IP)。实验结果表明,ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征,且该方法应用于可视化时,能有效归纳并展示网络的特征,明显提高了视觉分析的效率。 相似文献
3.
4.
5.
6.
《Planning》2016,(14)
英语中的时态是英语教学中必然要涉及的基本概念,与传统语法、系统功能语法和转换生成语法不一样,兰盖克把语法和人的认知结合起来,从概念形成的角度对时态进行论述,从更加深刻和全新的角度研究英语。本文把兰盖克和其他学者新近完善起来的入场理论运用到时态层面,探究过去时、现在时等时态进入句子的场景的路径以及入场元素的语法性。 相似文献
7.
对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘,用以发现数据在时间上的知识,当数据变化不规律时,如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合,将股票数据转换成时态型股票数据,提出时态神经网络模型的分类方法,对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析,构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证,相比改进前的神经网络和支持向量机方法,该分类器具有更高的分类准确率。结果证明,这种时态数据神经网络模型对于多只股票的分类预测是非常有效的,可以很好地运用到股票市场的分类预测中。 相似文献
8.
《Planning》2014,(16)
本文首先总结了学生在英语写作中出现的几类问题:时态误用,汉语式英语,逻辑错误,单词拼写错误,缺少衔接以及书写潦草,卷面不够干净。针对以上问题,对学生如何提高英语写作技能采取了几种办法:(1)背诵和朗读双发挥,培养学生英语思维和语感。(2)明确中考题型和基本句式,着重训练写作技巧。(3)点面结合,循序渐进,完善"词·句·篇"三部曲。(4)开展多种讲评方式,提高学生写作热情。盲目的训练往往多做无用功,我们必须在平时就十分注重方法与技巧。 相似文献
9.
在关系数据库中设计的组织表结构,当进行组织改名、迁移等具有时态特征的操作时,会产生数据丢失、新旧数据割裂现象。为避免此类问题的发生,引用了时态数据库的设计思想。把有效时间演进成时态组织ID,为一个组织赋予实体组织ID和时态组织ID。通过实体组织ID和时态组织ID记录一个实体的变化过程,避免了数据丢失、新旧数据割裂现象的发生。 相似文献
10.
《Planning》2018,(7)
市场经济的迅猛发展使企业业务日趋复杂化、快捷化,能否全面、及时地反映企业经营活动已成为会计信息系统面临的重要挑战,而以借贷模型为基础的传统关系数据库系统已难以满足企业对会计信息的管理需求。在这种背景下,以REA会计模型作为理论支撑,引入时态数据管理技术,可以有效扩大会计信息系统所涵盖的时空范围,提高企业及时处理复杂业务的能力,为企业的经营管理和战略实现提供帮助。基于此,文章对REA会计理论下的时态数据库概念模型、逻辑模型的设计进行了相关研究,并以人力资源管理子系统为例,以求说明其数据处理的总体结构和主要特征,从而为会计信息系统的功能性完善和多样性发展提供新的思路。 相似文献