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61.
空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现.由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co-location模式),从而提出了多级co-location模式挖掘.当前的多级co-location模式挖掘方法存在两个问题:1)已有的多级co-location模式挖掘方法忽略了模式在空间中的分布特性,未能准确区分全局和区域co-location模式;2)已有的多级模式挖掘方法将全局非频繁co-location模式作为候选区域co-location模式,导致候选区域co-location模式数量过多.针对以上问题,首先,定义了模式的实例分布均匀系数,在考虑模式频繁性的同时考虑了模式在空间中的分布情况,从而正确、高效地识别出全局和区域co-location模式.其次,基于模式的实例分布均匀系数,设计了一个有效的多级co-location模式挖掘算法,提出了有效的剪枝策略以提高算法效率.最后,在真实和合成数据集上进行了广泛的实验,验证了所提方法的正确性和高效性. 相似文献
62.
董东风 《长沙通信职业技术学院学报》2017,16(3)
文章运用关联分析法、动作分析法、列举法、命名法和分类法,从《篮球规则》的角度对投篮脚步动作进行了研究.提出投篮脚步动作原型可以分为原地时和移动时两大类共16种,并给出"投篮脚步动作原型分类表";提出急停脚步动作还包括"跨跳步急停";还提出了"投篮动作分类应建立在投篮脚步动作原型分类的基础上"的建议.这对完整界定投篮脚步动作原型的范围,为投篮动作的分类、投篮脚步动作的理论教学和训练等,提供参考与理论依据,将有助于篮球比赛裁判员对投篮队员脚步动作的正确判断. 相似文献
63.
为提高含盐高湿地区沥青混合料的水稳定性,首先采用改进的水煮法初步确定各抗剥落剂在含盐高湿环境下的合理掺量;然后对掺有不同抗剥落剂的沥青混合料进行冻融劈裂试验和动水压力冲刷劈裂试验,优选适合含盐高湿环境的抗剥落剂种类;最后进行浸水汉堡车辙试验、常规车辙试验和低温弯曲试验,确定含盐高湿环境下抗剥落剂的最佳掺量范围.结果表明:非胺类抗剥落剂A、T在老化后的性能优于胺类抗剥落剂P、H,掺有抗剥落剂A的混合料冻融劈裂强度比和冲刷劈裂强度比均最大;建议含盐高湿地区采用抗剥落剂A来提高混合料的水稳定性,其最佳掺量范围为沥青用量的0.5%~0.7%. 相似文献
64.
第四讲挤压针优化设计沈阳新光模具制造公司赵云路西南铝加工厂刘静安1挤压针种类挤压针是在高温、高压下对铸锭进行穿孔和确定制品内孔尺寸,它对保证管材内表面质量和尺寸精度起着很重要的作用,它的应用范围和结构形式在不断发展,不仅可用于圆管、异型管生产,而且还... 相似文献
65.
<正> 由于冶炼、浇注、锻造、热处理工艺不同,锻件内缺陷的种类、形态也不同,在锻件超声波探伤中,仅凭脉冲反射波识别缺陷性质是较困难的。但不同缺陷形成的机理不同,缺陷性质差异很大,声反射特点也不同。这就为根据声场理论,结合冶炼、浇注、锻造等生产工艺,用综合分析的方法对缺陷定性提供了可能。现就缺陷种类、声场理论和缺陷定性谈一些看法。 相似文献
66.
去年开始市场上突然出现了一大波方形电脑机箱,方方正正的外观就像"盒子"一样,所以也被网友昵称为"盒武器"。不同于普通机箱,这类产品更多被爱好者安置在电脑桌之上,外观是其很重要的卖点。而为了让自己的桌面更任性,挑选一台表里如一的"盒武器"吧。 相似文献
67.
沙颍河是淮河中游左岸最大支流,污染曾十分严重。自1994年淮河流域启动水污染防治工作以来,经过20年的治理,水质得到明显改善。沙颍河原本渔业资源丰富,天然捕捞量很大,由于水质污染、闸坝众多等原因,大部分河段渔业资源受到很大影响,随着水质改善,目前沙颍河正处于生态恢复期。沙颍河渔业资源调查大多是在20世纪80年代以前,难以反映目前的资源状况。2013年,因淮河流域重要河湖健康评估工作的需要, 相似文献
68.
何勇 《CAD/CAM与制造业信息化》2015,(8):34-36
目前,市面上主流的通用结构有限元分析前处理器种类众多,包括Patran、Ansys、Abaqus、HyperMesh 和Femap 等。这五款软件在国内船舶行业均有应用,其中Patran 的用户数量很多。本文结合笔者多年运用Patran 进行船舶结构有限元建模积累的经验,为广大同行介绍一些建模方面的技巧,以期对读者有一些帮助。 相似文献
69.
不同种类支持向量机算法的比较研究 总被引:3,自引:0,他引:3
谢承旺 《小型微型计算机系统》2008,29(1):106-109
介绍一种新型的机器学习方法-支持向量机.论述了不同种类支持向量机算法并指出了每种算法的优劣.实验结果显示了核函数中选择合适的参数对分类器的效果是很重要的,通过实验还重点比较了Chunking、SMO和SVMlight三种典型分解算法,并分析了训练速度优劣的原因.文章最后给出了今后SVM研究方向的一些预见. 相似文献