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1.
G为有限群, oc(G)表示G中任意的素数阶元中心化子阶的集合,即oc(G)={CG(x) x是G中任意的素数阶元}.通过数量分析,利用oc(G)刻画了几个交错群,得到了如下结果:如果G为有限群且oc(G)=oc(A_n),则G≌An,这里7≤n≤9. 相似文献
2.
针对存在多个子群的多要素大群体决策问题,提出一种决策分析方法.首先,依据参与决策的个体针对方案构成要素的排序,计算各要素针对各参与个体的borda分值.其次,构建要素针对各子群的平均borda分值向量,再将其归一化后作为针对各子群的虚拟方案.然后,考虑到各子群的评估一致性存在差异,计算各子群的权重.进一步地,计算各虚拟方案与各备选方案之间的贴近度,并将其与各子群权重相集结,得到针对各备选方案的综合贴近度,并据此对备选方案进行排序.最后,通过一个考虑公众意愿的城市公园设计方案选择问题的算例说明了所提出方法的可用性. 相似文献
3.
为确定悬索桥综合技术状况评估模型中指标的权重,应用群组AHP方法确定相应的评估指标权重.首先,根据韦伯-费希纳定律确定了100/8.384~108/8.384形式的五级指数标度方法,对其合理性进行论述;其次,采用遗传算法对专家的判断矩阵一致性进行优化,优化后的判断矩阵一致性明显提高;随后采用粒子优化K均值聚类算法对专家意见进行聚类分析,并以主流专家意见为基础,采用对等共识模型计算专家权重,得到各评估指标最终的权重值;最后,以悬索桥评估模型为例,通过上述方法确定悬索桥模型中各指标的权重值,论证了方法的可行性和实用性.将本文的权重计算结果与规范权重进行对比,发现计算得到的大跨径悬索桥评估指标权重较规范权重更趋合理,尤其是索塔和附属设施的权重值.悬索桥评估指标权重的研究结论是对现行规范权重的补充,可以为规范的进一步修编提供参考. 相似文献
4.
【目的】探讨不同林地清理方式下不同培肥措施对植物多样性的作用规律,为桉树人工林的可持续经营提供理论依据。【方法】基于两种不同林地清理(火烧清理和人工清理)和3种不同培肥措施(加炭C、加氮N和套种绿肥)处理试验,比较研究不同林地清理和培肥措施的独立和交互作用对桉树人工林下植物多样性的影响。【结果】火烧清理和人工清理4年后,火烧清理林地的物种丰富度显著低于人工清理林地(P0.001);两种清理方式下加C、加N和套种绿肥均明显改变植物群落的组成和结构,但优势种保持不变,均为蔓生莠竹、弓果黍、小花露籽草和五节芒(套种绿肥中的小花露籽草除外),显著降低植物多样性指数(包括Shannon-Wiener指数、Simpson指数和Pielou均匀度指数);两种清理方式各处理林下植物功能群谱完全相同,均表现为禾草植物木本植物蕨类植物藤本植物杂草植物入侵植物;两因素方差分析表明,火烧清理和人工清理条件下,加C、加N、套种绿肥处理均极显著影响林下植物多样性指数,林地清理方式与不同处理的交互作用也对林下植物多样性指数产生极显著的影响。【结论】火烧和人工清理林地及加C、加N、套种绿肥等培肥措施对林下植物多样性存在显著影响。从维护生物多样性的视角出发,在桉树人工林的经营中应尽量减少加C、加N和套种绿肥等培肥措施的应用。 相似文献
5.
当前研究对大学生体质弱势群体隐性体育行为的教师干预策略进行了探讨.采用文献资料、问卷调查、数理统计、专家访谈等方法对大学生体质弱势群体隐性体育行为的表现和影响因素进行调查分析,并在此基础上提出大学生体质弱势群体隐性体育行为的教师干预策略,以期为有效改善大学生体质弱势群体的身心健康状况提供参考. 相似文献
6.
群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性. 相似文献
7.
给出了非中心共轭类数介于6与9之间时有限群的结构,以及非中心共轭类数为10且基柱是可解群时有限群的结构. 相似文献
8.
通过分析域k上n元多项式代数在其不变子环上基的性质, 并对n阶对称群做相应的划分, 得到四元多项式代数的判别式. 相似文献
9.
对于社交网络中不同的群组,由于用户属性(性别、年龄等)、群类别、群成员之间关系等因素的影响,其活跃度各不相同.本文首先从社交网络用户数据中提取人口信息、群的类别、社交关系、群用户黏性(分享消息数、图片数)等特征,然后利用logistic回归、支持向量机、BP神经网络等机器学习算法对不同群中用户的活跃度进行预测.结果表明,BP神经网络针对社交网络群中用户活跃度分类判断时具有较高的预测性能,社交关系特征对群用户活跃性具有重要影响. 相似文献
10.
随着人工智能的不断深入,基于欧氏框架的数学理论无法有效地解决信息领域中的一些非线性和随机性问题,而信息几何是解决非线性和随机性问题的有效工具。基于黎曼几何的信息几何由于其在统计推断、信号处理、图像处理、神经网络、机器学习等领域的广泛应用,受到了人们的关注,成为热门的研究领域。经过几十年的发展,信息几何已经从最初鲜为人知的领域发展成为研究非线性、随机性复杂信息的重要工具。将对信息几何研究进展做一个综述。首先介绍信息几何的理论框架,包括对偶联络、流形上的测地距离、以及黎曼梯度等,然后简要介绍信息几何在统计推断、神经网络、控制系统领域、信号处理、机器学习等领域的应用,最后介绍信息几何的展望,期望对信息几何感兴趣的学者有所帮助。通过该综述,读者可以了解到信息几何的基本理论框架,了解到信息几何的重要应用场景,为解决信息领域中的瓶颈问题提供一定的启发。 相似文献