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

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

一、化学交换现象 1 一个核在A,B两个不同状态下的交换 2 A,B两个不同状态: (1)处于不同分子, 如蛋白质上的NH,OH质子与水中质子交换 (2)同一个分子的不同构象 如顺式与反式异构体

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

• 热力学：研究过程的可能性 • 动力学：研究过程的现实性 • 热力学不考虑时间因素，所以热力学上可以发生的过程只是现实可能发生的过程，不是必然发生的。比如一个化学反应的摩尔反应吉布斯函数变尽管为负，但由于反应阻力很大，有可能实际上并不发生，因而必须研究动力学问题，即过程发生的速度问题。 • 但热力学上不能发生的过程，在现实中肯定是不能发生的

现实世界中,还没有一种经济能够完全依照“看 不见的手”的原则而顺利运行。相反,每个市场 经济都会遭受其不完备性之苦,它导致了过度 的污染、失业、贫富两极分化等病症。 当实际市场偏离完全竞争理想状态时,市场结 果不是帕累托最优的,我们称之为市场失灵。 ·市场失灵为政府千预经济提供了可能性,但不 是必要性

宗教观念的基本内容 是说明其所信仰的信 条和教义,从而形成 具有理性色彩的神学 体系。最基本最重要 的宗教观念大致可分 为三类,即灵魂观、 神灵观和神性观。而 这三种观念在不同的 宗教体系、不同的时 代和不同的地域有不 同的表现形式

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

我们在第一卷里所研究的固然已涉及作为艺术理想的美 的理念的实在情况,但是我们尽管从多方面阐明了理想的艺 术作品的概念,所得到的一切定义毕竟只一般地涉及理想的 艺术作品。美的理念正如一般理念一样,也是一些重要差异 面的整体,这些差异面本身也必须显现出来或实现出来。我 们可以把这些差异面叫做艺术的各种特殊的类型,它们都是 从理念这个概念的内容发展出来的,这内容通过艺术才得到 具体存在。我们有时也把这些艺术类型说成理想的不同的种 类,不过不是用“种类”这一词的习惯意义,即不是把理想 作为总类,而把各特殊种类附属到它上面去,使它因此受到 了改变

萨杜尔每当感到史实不足,无法判断之时,宁可中 途搁笔。对他来说,他也需要以历史家的眼光, 而不是以日常影评家的眼光来重新观看影片,重新 思考他对作品的看法。这种一丝不苟的作法他一 直信守不渝,直到他生命的最后一天,他还不断要 求我给他放映影片