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101.
微·直销     
正@冒失闯天涯:随着社交媒体兴起和自媒体时代来临,越来越多的企业开始热衷于内容营销。然而,如果营销者创造的内容没有实质性的意义,那么内容营销的结果将令人大失所望。要让内容真正能够为品牌创造附加值,必须选定与品牌相关联的主题,并且采用合法、诚信的传播形式。在与消费者互动的过程中,如果缺乏有意义的品牌关联性,将让品牌错失机会。来源:新演微博转发:161|评论:87点评:创新并非天马行空,内容营销是建立在产品清晰定位上的推广策略,并在这种推广策略基础上衍生出的具象性关联主题和传播形式。  相似文献   
102.
共轭梯度方法是求解大规模无约束优化问题最有效的方法之一。近年来提出的共轭梯度法具有良好的收敛性和数值结果。然而,这些方法并不总是产生下降方向。Dai-Liao方法虽然不会产生上升的搜索方向,但是也不满足充分下降条件。大量学者对Dai-Liao方法的参数进行研究使得Dai-Liao方法获得更好的收敛性和计算结果。因此,我们基于下降的三项共轭梯度方法和通过对Dai-Liao方法的迭代矩阵进行特征值分析,得到参数的一种自适应选择,并且利用HZ和DK方法的截断思想,提出了两种新的修正的Dai-Liao方法,使得修正的Dai-Liao方法满足充分下降条件和对一致凸函数全局收敛。在计算上优于HZ+、DK+方法和一种修正的Dai-Liao三项共轭梯度方法,有效可行。  相似文献   
103.
针对一类不等式约束的二次规划问题,分别采用Lagrangian系数获得新模型和构造合适的Lyapunov函数的方法,求得对偶问题,通过代换得到初始问题的最优解,并证明新模型的全局稳定性.结果表明:新模型公式简单直观,计算量少,收敛速度快,且对初始问题有更精确的解,通过计算机仿真实验验证了算法的有效性.该成果对二次规划稳定性的研究和应用提供了理论依据.  相似文献   
104.
遗传算法是研究复杂体系特性时经常采用的一种高效的全局优化方法.以开发出的程序为基础,介绍了遗传算法的基本特征、操作步骤、技术细节及在团簇结构优化中的运用.通过在富勒烯和铋团簇两类代表性团簇结构优化问题中的具体应用,所得结果与已有的理论和实验数据符合较好,印证了所提出的操作方案的有效性、高效性和通用性.  相似文献   
105.
利用所考虑问题的结构特点,提出一种新的线性化方法.该方法利用函数的二阶导数信息,线性化过程更为直接.为改善算法收敛速度,提出一个新的区域缩减准则.理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.  相似文献   
106.
为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果.结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05%,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94%,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取.  相似文献   
107.
提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间.  相似文献   
108.
利用拉格朗日函数和L-次微分的方法,研究了带有二次约束的一类特殊三次规划问题的全局最优性条件。首先刻画出该类三次规划问题的拉格朗日函数的抽象次微分,从而得到了带有二次约束的三次规划问题的全局最优性充分条件。最后举例说明如何利用本文所给出的全局最优性充分条件来判定当前可行解就是全局最优解。
  相似文献   
109.
运用半群理论、收缩函数理论和定义泛函的方法,当非线性项满足较弱的耗散型条件时,在空间V_(2θ)×V_θ×L_μ~2(R~+;V_(2θ))中得到了无阻尼弱耗散抽象发展方程的强全局吸引子的存在性.  相似文献   
110.
考虑Riemann-Liouville分数导数意义下的分数变分问题.首先,对于这类分数变分计算,证明了与古典Du Bois-Reymond引理相对应的结果.然后,应用该结果建立了分数变分泛函的Euler必要条件.最后,讨论了全局极值问题,得到了一些全局极值存在的充分必要条件.  相似文献   
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