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41.
ENSO事件对云南短期气侯影响的研究 总被引:5,自引:2,他引:3
利用云南1951~1997年逐月降水和气温资料和全于1951~1997年月平均海温资料,统计了云南降水和气温对赤道东太平洋海表温度变化的响应,结果表明:云南降水和气温与赤道东太平洋海温的异常有着密切的关系。 相似文献
42.
琚小敏 《西安工程科技学院学报》2000,14(3):268-270
从有效需求失衡、投资结构失衡、消费需求失衡等 3方面 .分析造成中国大陆有效需求不足的成因 相似文献
43.
根据自然界不存在完全一致的景物,提出了图像对象复制粘贴篡改的盲取证算法.分析了对象亮度和几何变化等因素对盲取证影响;运用灰度归一化和不变矩提取各个对象的盲取证特征;最后分析各个对象的相关性,若其相关性大于某一阈值则表示相同的景物,图像中存在对象复制粘贴篡改.实验结果表明,本文取证算法在一定程度上克服了对象亮度和几何变形对认证的影响. 相似文献
44.
PCA做为一种数据分析技术,它最重要的应用是对数据进行降维和去相关,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构.本文将该技术应用于图像压缩中,分析了现有的基于PCA压缩图像方法的优缺点,提出了一种新的算法提取图像主成分运用于图像压缩,并证明了该算法的收敛性,通过实验仿真,验证了该方法的正确性和可行性. 相似文献
45.
频繁模式挖掘是很多数据流挖掘工作的基础.现有算法虽然能够有效的在数据流中挖掘近似的频繁模式, 但是由于数据流数据的不确定性、连续性以及海量性, 始终不能有效的将算法的时间效率和空间效率控制在一个可以接受的范围内. 本文通过使用散列表作为概要数据的存储结构, 并引入关联规则兴趣度的概念, 提出了数据流频繁模式挖掘算法MIFS-HT(mining interesting frequent itemsets with hash table), 不仅有效降低现有算法的时空复杂度, 同时提高了算法的应用价值. 最后, 实验结果表明: MIFS-HT是一种高效的数据流频繁模式挖掘算法, 其性能优于FP-Stream、Lossy Counting等算法, 并且挖掘结果更具有现实意义. 相似文献
46.
为了进一步了解越赤道气流是否会对云南大气热源振动有所影响,以及云南省初夏大气热源同降水的中短期振荡及其相互关系,笔者对1920年和1981年云南省降水、大气热源作了功率谱分析,初步得到以下几点结果:①云南省降水低频振荡(R=8,T=7.8天) 同大气热源没有共同周期,而在高频振荡区(R=10~11,T=5.6~6.2天)有共同周期。②云南省初夏大气热源影响降水,而降水释放的潜热又使大气热源得到了加强。③南海大气热源与云南省的大气热源在R=7,T=8.9天处有共同的振荡周期。④越赤道气流在低频(R=7,T=8.9天)处影响南海大气热源的波动,进一步可影响到云南大气热源的振荡。 相似文献
47.
本文对16Mn钢压力容器中轴向贯穿疲劳裂纹的超载迟滞效应进行了试验研究。基本循环载荷应力比R=0,未经超载的疲劳裂纹扩展速率采用裂纹顶端张开位移变化量回归。试验使试板上的结论在容器中得到了验证。校核了Willenborg和Matsuoka模型在压力容器中的可用性。应用Matsuoka模型估算压力容器迟滞效应是可行的。本文建议,确定最大超载比时应综合考虑裂纹是否会失稳、容器是否会发生屈服以及裂纹的韧带屈服范围等因素。 相似文献
48.
"智慧,给宅里桥村插上金色的翅膀;科技,使宅里桥村经济实现腾飞。"这是我们调查采访吴江市桃源镇宅里桥村得到的一个深刻印象。 相似文献
49.
伴随着大量用户内容的创建和交换,社交网络平台中产生了大规模的互动数据和复杂的用户关系,受到了越来越多研究者的关注.但是现有对关系强度研究多是从用户特征属性相似度和社交行为两方面进行,忽略了网络结构对关系强度的影响,且并未考虑社交行为存在的方向性和习惯性问题.基于此,本文提出了不对称的社交网络用户关系强度计算方法(DSTS-ATI),该方法融合用户特征属性相似度、网络结构连接强度、社交行为交互强度三个维度来综合计算用户关系.在计算网络拓扑结构连接强度时,不仅考虑了用户间邻居节点数,还考虑了邻居节点连接边数.社交互动行为发生的方向性和习惯性,会影响用户对关系强度的感知,因此本文计算出不同社交行为的贡献权重,从交互双方感知用户社交强度.实验证明,本文提出的不对称用户关系强度的方法能够提高用户关系强度预测的准确性,有助于微博意见领袖的发现和信息传播机制的研究. 相似文献
50.
基于综合相似度迁移的协同过滤算法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题. 相似文献