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为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价
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以鱼体运动行波方程为动力学基础,参照鱼体尾部运动函数方程设计了\BLRF-I\系列仿鲹科机器鱼.在该系列机器鱼中,采用模块化设计结构,可以方便地更改尾部驱动舵机的数量,形成仅有驱动舵机数量不同、其他机制完全相同的单关节、两关节和三关节仿生机器鱼.对\BLRF-I\系列机器鱼的巡游速度与最小转弯半径进行实验分析.结果表明,\BLRF-I\系列机器鱼尾部驱动舵机数量的增加可以有效地提高巡游速度,最小转弯半径在舵机数量为2时达到最小.进而论证了仿生机器鱼关节数目对机器鱼游动性能的影响,并提出了仿生机器鱼关节数目和巡游速度的关系方程
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中锰白口铸铁是适应我国资源和生产条件而研究发展的抵抗磨料磨损材料。由于其优异的经济效益和生产便利,已成功地用于制做砂浆泵体和分级机衬铁等矿山易磨件。本文根据不同成分及热处理的中锰白口铸铁在各类磨料磨损试验机上测试的结果讨论组织对抗磨性的影响及此影响与各类磨料磨损的机制的关系。低应力冲刷磨损的测试是在混砂盘及橡胶轮两种磨损试验机进行。高硬度的马氏体-碳化物组织最抗磨。脆性相的存在对抗磨性不利。硼加入中锰白口铸铁能使碳化物显微硬度和宏观硬度增加,但使强度和韧性降低。硼适量加入对抗磨性有利。这与此类磨损是宏观冲刷磨损机制有关。 高应力碾研磨损的测试是用肖盘对磨和三体滚轮挤轧两种磨损方式进行。抗磨性与硬度和韧性有关,但基体组织的显微硬度时常起决定性影响。中锰白口铸铁采用Cu Cr Mo综合合金化提高淬透性。残留奥体量大对抗磨性不利。这与此类磨损是以显微切削磨损机制为主有关。最后小能量多次冲击磨损的测试是以冲头连续冲撞方式进行。抗磨性与材料的冲击韧性有很大关系。低碳含量,稀土变质处理改变碳化物为断开分布的板块状都可起有利影响。这是由于形变磨损机制在这类磨损中起主要作用。如此可以得出结论,抗磨材料的最合适的组织与磨料磨损的类别和其磨损机制有关
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一、定义:关节面失去正常对合关系,称脱位。 二、部分失去正常对合关系,称半脱位。 三、关节周围韧带和关节囊的损伤(一过性脱位)称扭伤
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第一节 水生动物代谢 一、鱼体大小与代谢的关系 二、代谢与水温的关系 三、水生动物代谢与水中溶解氧的关系 四、水中盐度对水生动物代谢的影响 五、活动与代谢的关系 七、饥饿与代谢的关系 六、摄饵量与代谢的关系 第二节 水生动物的生长 一、状态系数 二、生长速度表示方法 三、影响生长的外部因素
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第一节 花卉生育和光照的关系 第二节 花卉生育和温度的关系 第三节 花卉生育和水分的关系 第四节 花卉生育和气体的关系 第五节 花卉生育和土壤的关系
文档格式:PDF 文档大小:645.35KB 文档页数:36
第一节 作物的环境 第二节 作物与光的关系 第三节 作物与温度的关系 第四节 作物与水的关系 第五节 作物与空气的关系 第六节 作物与土壤的关系
文档格式:PPT 文档大小:1.36MB 文档页数:70
2.1 关系模型及关系操作 2.2 关系的完整性 2.3 关系形式化定义与关系操作 2.4 关系代数
文档格式:PDF 文档大小:10.88MB 文档页数:86
5.1基本呈味物质及人的味觉反应 5.2葡萄酒中的呈味物质及其口感 5.3品尝技术-口感分析 5.4品尝词汇(3)-关于口感的描述 5.4.1关于甜味的描述 5.4.2关于酒度(醇浓)的描述 5.4.3关于酸味的描述 5.4.4关于苦味、涩味的描述 5.4.5关于CO引起的口感的描述
文档格式:PDF 文档大小:524.76KB 文档页数:8
当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型
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