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本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O(N LOG2M),元素总移动次数为O(MN),所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然
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在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件,以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下,采用FBRM和PVM实时在线监测技术,对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测,获得了泥层脱水过程中,絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明,尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低,再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度,将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下,有利于絮团生长和絮团快速破裂重构,并提高絮团密实化程度,但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小,同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大,絮团生长阶段时间更长,絮团直径峰值更大,重构期较长,絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征,结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算,分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系,基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响,研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)模型评估与选择
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1 将下列方程化为一阶方程组
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复旦大学:《商务智能》课程PPT教学课件(商务数据分析)06 数据挖掘应用
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复旦大学:《商务智能》课程PPT教学课件(商务数据分析)05 数据挖掘技术方法
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一阶常微分方程初值问题的一般形式是:
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1、聚类算法简介 2、K-means算法 3、DBSCAN算法 4、层次聚类算法
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电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)决策树
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