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41.
定义了双半环的分配格和带双半环。利用这两个定义以及左Clifford半群的性质,给出了左双环和左Clifford双半环的定义,并得到了双半环是左双环的充分必要条件和双半环是左Clifford双半环的充分必要条件。 相似文献
42.
主要利用微分包含的方法得到模糊微分方程的反周期解的存在性结果,并给了一个例子说明主要结果的可行性. 相似文献
43.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
44.
摘要:目的 比对分析 2017—2019 年北京地区实验动物微生物及遗传质量监测结果,为实验动物产业发展提供参考。 方法 按照国家和地方现行实验动物检测标准,对北京地区实验动物生产单位进行抽检,并发布检测报告。按照报告数据,对此阶段小鼠、大鼠、豚鼠、地鼠、兔、犬、猴和小型猪共 8 个品种的实验动物按照品种、等级、单位等进行分类,分析质量问题,并与 2014—2016 年同期实验动物质量比对,分析变化趋势。 结果 2017—2019 年分别抽检动物 144、131 和 135 批次,检出不合格批次分别为 30、15 和 17 批。 不合格主要因素为兔、犬及猪免疫不达标(20 批) ,病原感染 20 批,未发现遗传变异。 与 2014—2016 年同期相比,未检出遗传问题相同,免疫不达标状况好转,但病原感染出现上升。 结论 通过质量分析比对,能够为实验动物产业健康发展提供数据支持。 相似文献
45.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
46.
47.
在深井、超深井以及地层复杂等条件下,为了避免或减少钻井事故的发生,达到优质快速钻井的目的,选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)的钻井液设计中,钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出,但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响;遗传算法在优化属性权重时,存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题,提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先,对遗传算子进行改进:选择算子方面,利用指数尺度变换法优化个体选择;交叉算子方面,对算术交叉中的比例因子进行自适应调整;变异算子方面,改进个体变异方向,保持种群多样性。其次,从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后,通过对UCI数据集的对比实验,证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能,提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中,实验结果表明,所提方法能够优化属性权重的分配,进而提高钻井液设计的质量。 相似文献
48.
49.
为研究大学生在童年时受到忽视与自尊水平、应对方式之间的关系,采用方便抽样法,向430名学生发放童年受忽视量表、简易应对方式量表和自尊量表,使用统计软件SPSS17.0进行数据整理与分析,结果表明,大学生在童年时受到的忽视与自尊、处理应对的积极方式是负相关关系(r=-0.164,r=-0.246,P<0.01),忽视与消极应对方式呈正相关关系(r=0.152,P<0.01);自尊与大学生采用积极的应对方式呈正相关关系(r=0.398,P<0.01),与采用消极的应对方式呈负相关关系(r=-0.217,P<0.01);不同的应对方式在面临忽视与自尊之间起着协调作用,积极应对方式的协调效果有29.4%,而消极应对方式的协调效果则只有12.6%,差距十分明显。因此,大学生在童年时受到忽视与自尊、不同的应对方式会收到完全不同的协调效果。 相似文献
50.
介绍了SQL注入的原理、攻击和防范技术,并通过设计具体实验方案演示了SQL注入攻击与防范的全过程及细节。通过搭建存在SQL注入漏洞的Web网站并对其进行SQL注入攻击,观察被攻击的效果,进行漏洞修复。对漏洞修复后的系统进行攻击,并对比修复漏洞前后的现象,以此得出SQL注入漏洞的原理、产生原因、对应攻击原理及如何防范漏洞,加深对SQL注入的理解。 相似文献