由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

八卦鸡

八卦鸡原为动物园的观赏动物，具有较高的食用价值，其饲养条件要求不高，抗病力极强、容易饲养，并具有繁殖力强、生长快、适应性广、耐粗饲等优点，适合在全国各地推广养殖。     

动力髋螺钉治疗老年股骨粗隆间骨折39例临床分析

目的 探讨股骨粗隆间骨折动力髋螺钉治疗效果.方法 对39例股骨粗隆间骨折采用切开复位动力髋螺钉内固定.结果 术后随12～30个月,无1例死亡,全部骨性愈合.结论 采用动力髋螺钉治疗股骨粗隆骨折,效果确切安全,术后严重并发症少,病人早期活动,值得临床推广.     

基于模糊C均值聚类的粗集理论连续属性的离散化新算法

讨论模糊C均值聚类算法在决策表条件属性对决策属性的相容程度的指导下对粗集理论中的连续属性进行离散化的一种新算法。该算法充分考虑属性之间的相关性，将所有连续属性转化为矩阵同时处理，能明显提高传统动态层次聚类算法离散化过程的速度。算法测试结果表明，新算法能较好地保留有效属性，提高离散化精度。     

P-粗积分的粗变化率及其特性

P-粗积分是由函数双向S-粗集生成的一个积分对,当有属性迁出同时又有属性迁入系统时,P-粗积分发生变化,就具有了一系列动态特性。在P-粗积分动态特性的基础上定义了粗变化度与粗变化率,并研究了其特性。而且粗变化率将迁出与迁入的属性（或P=FUP）对系统产生的作用进行了量化。为有目的地调整系统提供了理论依据。     

翻模法在特大桥墩身施工中的应用

本文以某特大桥为例,介绍了翻模法在特大桥墩身施工中的具体应用,重点讨论了施工工艺流程,提出了施工中的主要质量要求和安全措施。     

兰州地区获得高强度砼的途径

从高强砼的破坏机理出发,通过用碎卵石配制Ｃ６５高强砼的试验研究,利用兰州地区原材料,从骨料、界面过渡层、水胶比、减水剂、粉煤灰和搅拌顺序等方面提出了获得高强砼的途径．     

S-粗集的副集α-生成粒度

利用S-粗集理论,给出单向副集As(Xσ)的α-生成粒度,双向副集As(X*)的α-生成粒度等概念;提出单向副集As(Xσ)的α-生成粒度特性定理,双向副集As(X*)的α-生成粒度特性定理;给出副集α-生成粒度的存在背景及在风险投资决策估计中的应用.     

高产芽孢杆菌MS12木聚糖酶发酵条件优化及酶学性质研究

从昆明某磷矿土壤中筛选出一株产木聚糖酶能力较强的菌株——MS12,通过单因素试验初步优化了该菌株的产酶条件.试验结果显示,该菌株最佳产酶培养基为玉米芯粉50 g/L、麸皮40 g/L、NH_4Cl 10 g/L、CaCl_2 5 g/L、NaHPO_42 g/L,pH自然;最佳产酶发酵条件为30℃,180 r/min,装样量30 mL/250 mL三角瓶,震荡培养96 h.经测定,菌株MS12所产木聚糖酶的最适反应温度为65℃,最适反应pH值为7.0,具有较好的pH稳定性. 1 mmol/L Na~+、Ba~(2+)和10 mmol/L Ca~(2+)、Mg~(2+)对酶活有促进作用,Ag~+对酶活有明显的抑制作用.     

粗双枝模糊集的扩展原理

利用粗双枝模糊集的表现定理,给出粗双枝模糊集的扩展原理,为知识的表示提供了一种方法。