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排序方式: 共有478条查询结果,搜索用时 14 毫秒
91.
对近年来引起众多信息检索领域研究人员重视的有关支持结果多样化的最新实现技术进行了梳理,对文档重排技术、评价指标和评价活动、有代表性的检索系统等进行了重点介绍,并对该排名优化技术未来的发展趋势进行了分析和探讨。  相似文献   
92.
GPS RAIM定位误差保护限值算法分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对基于最小二乘法的偏差完好性风险方法,采用总体最小二乘法估计准则,将数据矩阵和观测值两者的误差综合考虑,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的可靠性,并给出了RAIM解算模型.结合各个航段的完好性需求进行仿真,分析了不同飞行阶段的PIR性能.结果验证了PIR是更合适的可用性分析方法.  相似文献   
93.
根据科学发展观的内涵筛选指标建立低碳经济评价指标体系;通过层次分析法、标准离差、熵权法等赋权方法进行赋权,并以秦皇岛市的低碳经济为例进行评价,确定秦皇岛低碳经济评价结果排序.根据循环修正思路对不同赋权方法的评价结果排序进行修正,确定一致性排序,得到秦皇岛市低碳经济评价结果.研究结果表明:秦皇岛市低碳经济发展水平逐年提高;影响秦皇岛市低碳经济发展的主要指标有污水处理率,GDP,人均GDP,人均GDP增长速度,危险废物,生活垃圾无害化处理率,万元GDP能耗等.  相似文献   
94.
基于GA-PSO的多目标混流装配线排序研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为求解生产调度中的多目标混流装配线排序问题,提出一种将遗传算法与粒子群算法相结合的混合算法——GA-PSO算法.为更好地评价个体,提出一种引入个体的Pareto分级和拥挤距离的适应度函数.针对标准PSO算法求解排序问题的不足,提出了一种将实数映射成离散值的方法.在算法的历次迭代中,早期通过遗传算法全局搜索优势扩大搜索范...  相似文献   
95.
先根据直觉梯形模糊数的特点,定义一种新的直觉梯形模糊数距离公式,再结合理想点方法,提出一种直觉梯形模糊数的排序方法,最后将该方法应用于模糊多准则决策中,并通过实例说明了所提方法是有效的.  相似文献   
96.
结合文档频数DF(Document Frequency)和特征相似度FS(Feature Similarity)方法,提出一种新的无监督特征选择方法DFFS.该方法利用文档频数过滤掉90%的特征之后,再借助特征相似度移除尽可能多的冗余特征.采用K-均值方法,对比DFFS方法与其他3种常用特征选择方法(DF,TC,TS)的聚类性能.实验一:当特征数量由6 000减少到1 047时,DF方法的聚类性能急剧下降,而DFFS方法则有提高,甚至当特征数量进一步减少到350时,DFFS方法也没有下降.实验二:在保持10%~2%的特征时,DFFS方法优于其他3种方法,特别是在只保留2%的特征时,DFFS方法的明显优于其他方法.  相似文献   
97.
为解决特征点匹配的质量与计算效率不能兼得的问题,研究了一种基于最佳几何约束和RANSAC(random sample consensus)的特征点匹配方法.采用 KNN(k-nearest neighbor)算法对提取到的特征点完成初始匹配,根据匹配点对连接线长度相等、斜率相同的特点,基于统计排序策略构建最佳几何约束,...  相似文献   
98.
为准确提取图像显著区域,提出基于流行排序的前景背景显著性检测算法。首先,采用SLIC(simple linear iterative clustering)方法对经平滑处理的图像进行超像素分割。然后以超像素作为图中节点,采用自适应参数计算节点之间的权重以解决因采用固定值导致的图像效果不理想的问题。其次,在计算背景查询节点时,通过阈值剔除边界超像素中不属于背景的像素,以保留合适的查询节点,避免因显著目标位于图像边界而错把非背景像素标记为背景查询节点的问题。最后,因前景优先方法可以有效抑制背景噪声,而背景优先方法对背景噪声抑制不足,但可均匀突出前景目标。因此,采用相乘或者取平均的方式融合前景背景显著图以得到最终的显著图。在公开数据集MSRA、SED2及ECSSD上与其他算法进行实验对比,实验结果证明了算法的有效性。  相似文献   
99.
在计算机网络的飞速发展给人类带来巨大便利的同时,网络安全问题日趋严重.当网络中的用户来自不同的阶层和部门时,大量在网络中存储和传输的数据就需要保护.基于此,探讨了目前网络安全存在的威胁,提出了几种主要的防患措施.  相似文献   
100.
1529年和1532年,奥斯曼军队分别包围和威胁维也纳城,造成了维也纳危机。维也纳危机对德意志新教改革产生了极大影响,它不仅使抵御奥斯曼人的入侵成为神圣罗马帝国的首要事务,还迫使帝国政府向新教势力求助,从而为新教同盟的更新、发展与巩固提供了良机。  相似文献   
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