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随机算法在安徽省高考招生系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了现有主要的高考招生系统中有关调剂服从分配志愿的投档算法,结合安徽省的具体招生政策。指出了该算法的不足之处;提出了一种改进的投档算法,阐述了该算法的实现过程,并将其成功地运用于2001年、2002年的安徽省高考招生工作中。 相似文献
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针对如何在保持低参数量和低计算量前提下构建高性能模型的问题,提出一种轻量级多信息图卷积神经网络(LMI-GCN)。LMI-GCN通过将关节坐标、关节速度、骨骼边、骨骼边速度四种不同信息编码至高维空间的方式进行信息融合,并引入可以聚合重要特征的多通道自适应图和分流时间卷积块以减少模型参数量。同时,提出一种随机池数据预处理方法。在NTU-RGB+D120数据集上与基线方法SGN(语义引导神经网络)相比,在两种评估设置cross-subject和cross-setup上提高5.4%和4.7%。实验结果表明,LMI-GCN性能高于SGN。 相似文献
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基于广义特征多项式给出了判断椭圆抛物面与球面是否有交的方法,在有交的条件下,得到了交线为圆的条件以及圆心、半径和法向量等重要几何参数,确保了交线的准确绘制。以平行圆族为基础进行坐标变换,在新坐标系下将椭圆抛物面的一个参数方程代入球面的方程中,得到一个一元四次方程,由方程根的分布情况确定交线的拓扑结构,在每一个有交子区间上,给出所有交曲线段的参数方程。给出了几个具体的实例进行说明。 相似文献
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开关柜是电网系统中最关键和最复杂的设备之一,在保证电网系统可靠安全运行中发挥着重要作用.为更好地正确评估开关柜的健康状态,根据专家经验和监测系统的实际情况,建立了基于动态权重机制的模糊综合评估模型.评估模型以在线监测的非电量特征参数为基础,确立了综合评估指标体系和隶属度分布函数,结合模糊综合评判法和动态权重修正模型,综合考虑了各指标对开关柜健康状态的不同影响,同时着重凸出了设备的异常状态.另外,利用该评估模型进行了仿真分析,实验结果表明评估模型具有一定的有效性和合理性,符合电力行业的实际标准和需求,具有一定的使用价值. 相似文献
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数组是应用程序中经常要用到的一种数据结构。为解决C++定义后的数组不能改变其大小的情况,根据软件重用的思想,给出了用函数模板、动态数组类和数组类模板生成C++动态数组的方法,并对这些方法在代码重用方面进行了比较。文中主要给出了动态生成二维数组的函数模板、动态数组类和数组类模板的定义,以及部分成员函数和运算符重载函数的实现代码或算法。以动态生成二维整型数组,进行矩阵的加法运算为例,给出了使用方法。应用文中所给的方法,能满足应用程序中动态定义一维和二维数组的需要。 相似文献
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编码方式是影响蛋白质二级结构预测准确率的重要因素之一。针对单序列蛋白质二级结构预测问题,提出了一种新的综合编码方法。该编码是根据氨基酸出现在每种二级结构中的倾向因子以及氨基酸的疏水性值进行分类,并以二进制形式来表示每类氨基酸的编码方法。在相同的实验条件下,首先用不同的编码方式对数据集CB513进行编码,然后采用支持向量机的方法进行训练建模预测。实验结果显示提出编码的预测准确率比20位正交编码和5位编码分别高出1.48%和10.68%。可见,该编码比较适合非同源或低同源蛋白质结构预测。 相似文献
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当前骨骼动作识别任务中仍存在数据预处理不合理、模型参数量大、识别精度低的缺点。为解决以上问题,提出了一种基于特征交互与自适应融合的骨骼动作识别方法 AFFGCN。首先,提出一种自适应分池数据预处理算法,以解决数据帧分布不均匀和数据帧代表性差的问题;其次,引入一种多信息特征交互的方法来挖掘更深的特征,以提高模型的性能;最后,提出一种自适应特征融合(AFF)模块用于图卷积特征融合,以进一步提高模型性能。实验结果表明,该方法在NTU-RGB+D 60数据集上较基线方法轻量级多信息图卷积神经网络(LMI-GCN)在交叉主题(CS)与交叉视角(CV)两种评估设置上均提升了1.2个百分点,在NTU-RGB+D 120数据集上较基线方法 LMI-GCN在CS和交叉设置号(SS)评估设置上分别提升了1.5和1.4个百分点。而在单流和多流网络上的实验结果表明,相较于语义引导神经网络(SGN)等当前主流骨骼动作识别方法,所提方法的模型参数量更低、准确度更高,模型性能优势明显,更加适用于移动设备的部署。 相似文献
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