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1.
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。 相似文献
2.
特性方程和电压波形图都是触发器重要的逻辑功能表示方法.文中结合具体实例,说明直接根据特性方程画主从触发器电压波形图时会遇到的问题,并结合其电路结构及动作特点给出了解释,指出了特性方程适用的条件,同时也总结出了主从触发器电压波形图的画法.这种提出问题、分析问题并解决问题的教学方法可以提高学生的学习兴趣并加深对内容的理解,提高教学质量. 相似文献
3.
目的:采用Feeney法自由落体撞击脑损伤动物模型,观察纳洛酮对脑外伤后神经细胞凋亡和脑水肿的影响。方法:90只大鼠分为实验组及对照组,在损伤后15、60min及24h分别予纳洛酮或生理盐水,损伤后第5d断头处死大鼠,TUNEL法测定神经细胞原位凋亡情况,测定损伤侧大脑半球含水理以及光镜下观察细胞形态学改变。结果:与对照组比较,大鼠脑外伤后15及60min静注纳洛酮可保护神经细胞,减少凋亡率,减轻脑水肿;而外伤后24h给药,神经细胞凋亡率以及脑水肿无显著性差异。结论;研究结果提示纳洛酮作为阿片受体的拮抗剂有保护大鼠脑外伤后神经细胞的作用,但应在外伤后尽早用药。 相似文献
4.
荣格原型理论的现代生成 总被引:2,自引:0,他引:2
曹海峰 《大庆师范学院学报》2005,25(3):4-5,8
荣格以集体无意识的原型理论,实际上涉及的是关于人类心灵的基本结构、人性模式及其生成和承传问题,它联系着原始文化、原始思维、发生学以及关于本能、遗传等方面的理论,涉及到人的生理与心理的关系、人类精神发展的历时性与共时性的关系等问题。 相似文献
5.
可扩展商业报告语言(XBRL) 总被引:5,自引:0,他引:5
首先介绍了 XBRL标准产生的背景和基本概念 ,然后简单的说明了 XBRL的结构 .最后提出了基于 XBRL的应用系统的工作流程 . 相似文献
6.
ISAT方法在射流火焰PDF计算中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
描述了一种应用于湍流反应流场中,用以减少化学反应计算时间的有效方法——当地自适应建表方法,并对之做了改进,使其可以适用于变时间步长环境下的计算流场.应用此方法计算甲烷/空气湍流射流扩散火焰问题,结果显示同直接数值积分方法比较,当地自适应建表方法可以在保证满足计算精度要求的条件下有效的减少化学反应计算时间. 相似文献
7.
以DEP患者作为研究对象,利用脑涨落图仪(EFG)的客观检查方法及DEP现代医学评分系统,评价解郁合欢汤+五行音乐疗法的中医综合治疗方式对DEP的疗效。指标包括EFG检测大脑神经递质相对功率值、汉密尔顿抑郁量表(HAMD)以及蒙哥马利抑郁评定量表(MADRS)。EFG结果显示,患者治疗后脑内γ-氨基丁酸的相对功率值较治疗前显著降低(P<0.001),去甲肾上腺素(P<0.001)、多巴胺相对功率值(P<0.001)较治疗前显著提高,患者治疗后的HAMD(P<0.001)、MADRS(P<0.001)较治疗前显著降低。说明中医综合疗法对DEP的疗效确切,可通过对大脑神经递质的调节作用而发挥抗抑郁疗效。 相似文献
8.
信号分析的主要目的是寻找一种简单有效的信号变换方法,以便突出信号中的重要特性、简化运算的复杂程度,其中希尔伯特(Hibert)空间中的正交变换得到了广泛的应用。投影定理在平稳时间序列的预报及函数逼近研究中起着重要的作用。本文从数学分析的角度推证了正交变换与投影定理的内在联系,通过信号分析中典型正交变换的应用进行了验证,从而揭示了正交变换的内在本质。 相似文献
9.
根据实时电价理论,结合实时电价与最优潮流之间的内在联系,运用MATPOWER计算最优潮流、求解实时电价,并通过对IEEE14节点的范例进行计算,结果证明该方法效果最佳。 相似文献
10.
流动性约束对我国农村居民消费行为的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
引用了Jappelli,Tullio和Marco Pagano(1994)研究流动性约束的模型,并在模型中加入了反映制度变迁因素的解释变量,选择了1987-2001年间我国25个省份农村居民的收支等相关数据,对我国农村居民消费面临的流动性约束程度进行了定量测算,并在对金融市场不完善所带来的流动性约束给农村居民消费行为造成的影响进行分析的基础上,提出了相应的政策建议。 相似文献