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71.
72.
信据Blaschke积在H^∞的极大理想空间M上的零点分布,给出了Blaschke积是插值Blaschke积的两个刻划定理。 相似文献
73.
提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。 相似文献
74.
75.
利用三维建模软件并结合转炉实际尺寸进行建模,运用多体动力学与有限元方法对转炉进行动态仿真。对自调螺栓以及球形垫片进行子模型细化计算,将炉体与自调螺栓接触面的位移作为子模型边界条件,在稳定的热胀状态下进行瞬态分析,通过危险位置应力曲线分析夹持器间隙、倾动加速度对自调螺栓冲击力的影响。结果表明,夹持器间隙越大,自调螺栓所受的冲击力就越大,自调螺栓的振动发生在倾动加速度较大的倾角位置。 相似文献
76.
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78.
79.
对于仿射集和仿射变换提出一些新的概念和性质。对于仿射集,提出了极大仿射无关组的概念,并指出了在平凡与非平凡仿射集中极大仿射无关组与极大线性无关组的关系;对于仿射变换,指出了仿射变换可以由其对一组仿射基的变换来唯一确定。 相似文献
80.
针对主成分分析(PCA)假设数据服从高斯分布的条件以及只能处理特征之间线性关系的不足,提出一种基于Yeo-Johnson变换和最大信息系数(MIC)的PCA特征抽取算法,命名为YJ-MICPCA。通过YeoJohnson变换改善原始数据分布,使其近似服从高斯分布,并将PCA中计算协方差矩阵转化为计算MIC矩阵的平方,使其也能处理特征间存在的非线性关系。以UCI机器学习数据库中的11个数据集为实验对象,采用支持向量机、朴素贝叶斯模型、k近邻算法这3种分类器,比较了YJ-MICPCA与PCA及其他常用非线性降维方法LLE、Isomap、MSD、KPCA的降维效果和分类精度,结果表明YJ-MICPCA总体上优于其他几种算法。 相似文献