基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。     

切花的分类、栽培及应用

<正>观赏植物产品是园艺产品中的重要种类,在人们的日常生活中起到美化环境、陶冶情操、丰富精神文化生活的作用。观赏植物的茎、叶、花常用作插花、花篮、花圈或花环、花束及其他装饰等。用切花制作的花卉装饰造型不仅可以用来美化室内室外,创造优美舒适的生活休息环境;还可以用来美化布置各种集会、展览等场所,烘托或调节气氛。一、切花的定义及分类切花通常是指从植物体上剪切下来的花朵、花枝、叶     

重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

如何实现小学数学课堂教学自主化

数学的本质是思维，学生素质提高的重要指标是思维水平的提高。因此落实素质教学，培养学生思维力是核心，也成了小学数学课堂教学自主化的核心内容。重视学习方法的指导，提高学生能力，是现代教育发展的趋势，也是课堂教学自主化的灵魂。     

一种静叶持环T型叶根槽修复方法

静叶持环是反动式汽轮机上静叶的载体,单个持环上通常会装配有多级静叶片,它类似于冲动式汽轮机上的隔板和隔板套的整合.反动式汽轮机的静叶是通过静叶持环上的叶根槽装配在静叶持环上,以我公司生产的双抽150MW反动式汽轮机为例,静叶持环叶根槽形式多为T型叶根槽形式,静叶持环T型叶根槽转子T型叶根槽类似,它的加工质量和精度都非常重要,加工时,由于它的结构特殊,尺寸小,加工干涉多,排屑困难等因素,所以静叶持环T型叶根槽的加工失误是持环加工中易出现的事故, 持环本体的铸造毛坯成本很高,如果由于持环上叶根槽加工失误而造成持环本体报废,直接经济损失非常巨大,该文通过150MW反动式汽轮机静叶持环T型叶根槽加工失误为实例,介绍了一种通过镶嵌环来修复持环T型叶根槽的方法.     

高中化学学习方法初探

化学是一门实践为导向的学科，从实验得出知识，知识点复杂，不容易记忆。化学作为实验学科，应注重实验，实验现象可以帮助学生更好地记忆和理解知识。同时，学生应该以教材为基础，注重知识的关系，寻找记忆的有效方法。知识分布广泛但也有规律，这就是元素周期表。要学好高中化学一定要掌握基本概念与基本反应特点，熟练记忆化学反应方程式，掌握化学反应的基本原理：化学反应速率，水解等概念，掌握化合价的基本理论，能够用各种方法配平陌生化学方程式，熟练应用差量法等计算技巧进行化学量的分析，掌握高中化学书本里的各种实验技巧，会做创新实验题目。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

高职院校实训机房管理维护探析

本文从当前高职院校实训机房管理工作中出现的问题进行分析,探求找出科学管理机房,提高管理水平的方法。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.