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1.
多数媒体播放器(例如Winamp)都具有会贴边的窗体。制作一个这种看似奇妙的窗体其实并不很难,只需重载窗体消息WM-WINDOW-POSCHANGING的响应函数OnWindowPosChang-ing即可。  相似文献   
2.
延迟退休年龄(下称延退)已成为社会关注的焦点问题。本文综合了近年国内外关于实施延退相关文献,对延退不同观点及原因,西方国家延退政策的制度安排、国内学者对我国如何实施延退政策的建议等方面进行文献综述。  相似文献   
3.
网络最小种子集问题与网络影响最大化问题相关,研究的是对于具有节点阈值的网络,构造网络的最小节点子集,使得如果这个子集中的节点是活的,则在给定的影响传播模型下整个网络都受到影响。为此提出了新的贪心算法,以节点的度与阈值的差为关键值对网络节点进行计数排序,然后取值最小的节点进行处理。新算法在时间复杂度上改进了基于最小堆的种子点选取算法。在简单多数阈值模型上针对经典的无标度网络得到了所构造的种子集规模上界。实验在随机生成网络和一些实际网络数据集上进行,结果表明所提方法的有效性,特别在无标度网络上生成的种子集具有比相关算法更小的规模。  相似文献   
4.
随着复杂储层地震资料特征筛选的机器学习技术的进步,如何有效地对参与地震属性优选和储层反演的地震样本进行采集和分析,成为目前智能地震预测领域的一个研究热点。目前的方法多着重于模型分类算法的改进,在标签的制作和采集方面不仅耗费大量时间进行人工标注,还存在标签不平衡情况下类内可靠性、类间平衡性不强等问题。为此,提出基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法。首先,基于多数决原则的样本分割(Sample Segmentation Based on Majority Rule, SSMR)寻迹多尺度、多标签三维地震样本,进行采集、自动标注;然后,改进标签洗牌平衡方法(Improved Label Shuffling Balance Method, ILSB),通过“2+1”的样本增广平衡策略进行数据完备处理,改善样本采样不平衡性导致的模型训练偏向性;最后,利用基于最小L1范数稀疏表示对奇异值分解结果进行强特征提取(Minimum L1-norm Based Sparse Representation for Feature Extraction, L  相似文献   
5.
水声CDMA多用户通信系统仿真研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
和麟  孙超 《计算机仿真》2010,27(4):99-101,158
针对水声环境通信系统码间干扰和相位偏移问题是水下多用户通信面临的主要问题,水下有限的发射功率使接收机对远距离用户信号的接收性能较低。提出了一种水声码分多址多用户通信系统,系统采用多输入多输出(M IMO)判决反馈均衡器补偿码间干扰、抑制多址干扰,同时利用扩频增益提高接收性能并进行仿真验证。计算机仿真结果表明,当扩频码长度为15、输入信噪比为16dB、远距离用户信号功率比近距离用户低14dB时,接收机能够对各用户信号无误码地接收,证明了系统的有效性。  相似文献   
6.
阐述了资本多数决原则的确立与法理基础;分析了资本多数决的利弊,指出如不对资本多数决的施行加以控制,则极有可能滥用,损害中小股东及公司利益,妨害市场经济发展;提出以控制股东诚信义务为法理依据遏制资本多数决的滥用,并结合各国相关法理和具体法律规范,评价我国此次公司法修改在遏制资本多数决滥用方面的相关规定。  相似文献   
7.
提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法,给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,生成若干个子样本集,应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型,根据建立的模型对子样本集进行训练,生成个体分类器。在集成中,将结果用相对多数投票法集成最终的结论。采用UCI标准数据集实验,将该方法与已有方法进行了性能比较,结果表明基于自适应距离度量的最小距离分类器集成是最有效的。  相似文献   
8.
以多数表决电路为例,简述了EWB仿真软件中逻辑转换仪和逻辑分析仪的使用方法和特点。  相似文献   
9.
基于查询向量的英语话题跟踪研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析英语新闻报道的特点,提出了一种基于词汇区分和位置特征相结合的特征项抽取算法.词汇区分是指将单词分为首字母是大写的单词和首字母不是大写的单词,位置特征利用新闻报道的倒金字塔式的结构特点决定单词的重要性.提出了一种基于多个特征项抽取算法融合的特征项权值计算方法,该方法认为被越多的特征项抽取算法选中的特征项越重要.提出了一种基于多数投票策略的双重过滤算法,对报道和话题是否相关进行两次过滤,大大降低了系统的误报率.实验表明提出的3种算法不但取得了很好的效果,而且具有很好的可扩展性.  相似文献   
10.
基于多神经网络分类器的军事目标识别方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对军事目标类型的识别是军事信息处理中的一个重要环节.本文首先对军事目标进行特征提取,以矩和圆度两种不变矩特征向量作为神经网络的输入,分别采用了BP神经网络、自组织竞争网络、Hopfield网络对军事目标进行识别,最后采用了分类器多数投票法对识别结果进行融合,仿真实验结果表明采用多神经网络分类器融合的方法比单一神经网络识别率高,这对提高军事信息处理的准确性具有重要意义.  相似文献   
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