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一、行业特点 1.行业内包含了大量规模很小的厂商。 2.新厂商能够容易地进入该行业。 3.存在产品差别,但产品之间具有较高的替代性(但不是完全的替代)。产品差别主要包括以下几个方面:(1)产品本身的差别;
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正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法,利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度,提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法,最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能
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1.试用A表示一个沿z方向的均匀恒定磁场B0,写出A的两种不同表示式,证明两者之 差是无旋场
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本文从部门这个新角度分析了中国地区经济的增长和差异问题。分析表明,工业和 其他第三产业对省区劳动生产率增长的贡献高达75%。同时,中国省区经济增长有显著的发散,但 是省区发散并不意味着每个部门都是发散的,农业、工业、交通运输仓储邮电业和其他第三产业等部 门是微弱发散的,而批零贸易餐饮业则显示出了微弱的收敛趋势。地区差距的87%来源于工业和 其他第三产业
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第一节可持续发展:一个政治雷区 第二节改善环境的途径 第三节教育实践:理论和现实之间的差距 第四节环境教育研究趋势
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针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性
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5.8.1GPS网平差转换的要点 1、GPS网与原有地面网之间的坐标转换模型 三维坐标转换用7参数模型。三维坐标差转换 则用不包含平移参数的4参数模型。用作GPS网平差 的基线向量观测值是三维坐标差,用常规技术建立 的地面网只有二维的平面坐标,因此平差模型采用 仅有两个参数的范士简化模型。一是尺度参数,另 一是方位旋转参数(绕位置基准点上椭球面法线的 旋转角),可在平差时同时求定
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植物形态的多样性。个体大小千差万别,细菌0.2微米,病毒0.1微米。而最高的裸子植物 红杉高达115米,直径达11米,寿命达3500岁。植物体的内部结构简繁差别很大。最简单的由个细胞组成,如小球藻、衣藻。随着植物 的长期进化,由单细胞植物多细胞植物最后形成有根茎叶器官的高等植物
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t检验法适用于样本平均数与总体平均数以及两个样本平均数间的差异显著性检验,但在生产和科学研究中经常会遇到比较多个处理优劣的问题,即需进行多个平均数间的差异显著性检验
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一、填空(每空5分,共60分) 1.方差分析(ANOVA)通常用于检验 一元单因素( Univariate One--way)方差分析指个测试变量、个分类变量的方差分 析。 一元双因素( Univariate Two-way)方差分析指个测试变量、个分类变量的方差分 析。 在双因素方差分析中考虑交互效应的模型称为 否则称为
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