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CC4神经网络是一种三层前馈网络的新型角分类(corner classification)训练算法,原用于元搜索引擎Anvish的档分类。当各档之间的规模接近时,CC4神经网络有较好的分类效果,然而当之间规模差别较大时,其分类性能较差。针对这一问题,本意图扩展原始CC4神经网络,达到对档有效分类的效果。为此,提出了一种基于MDS-NN的数据索引方法,将每一档映射至k维空间数据点,并尽可能地保持原始档之间的距离信息,其次,通过将索引信息变换为CC4神经 网络接受的0,1序列,实现对CC4神经网络的扩展,使其能够接受索引信息作为输入,实验结果表明对相互之间规模差别较大的档,扩展CC4神经网络的性能优于原始CC4神经网络的性能。同时,扩展CC4神经网络的分类精度与档索引方法有密切关系。 相似文献
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用布儒斯特角显微镜研究了花生酸分子成膜过程中单分子膜表面形貌的动态变化,发现在气/液界面上花生酸分子首先形成岛状分布,随着表面压的增加形成完整的单分子膜,而当表面压达到崩溃压后薄膜出现裂纹,分子膜重叠,形成多层膜。分析了花生酸单分子膜的形成机理。 相似文献
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农用地分等中最大自然质量等指数可比性探讨 总被引:8,自引:0,他引:8
最大自然质量等指数综合反映区域间气候因子差异性,是农用地分等指数横向可比的关键。①对最大自然质量等指数可比性影响因素分析表明,β系数的产量比算法具有条件性,国家提供的光温潜力指数与重庆实际存在一定偏差,不同两熟标准耕作制度间作物生育期存在重叠长短差异,导致最大自然质量等指数偏差;②尝试对最大自然质量等指数模型进行改进,β系数采用同能量标准粮折算与光温潜力匹配;引入光温潜力协调系数γ,以调整作物间光温潜力偏差和协调不同耕作制度间最大自然质量等指数偏差;③以重庆市为例,通过改进的算法获得5种作物中稻、冬小麦、玉米、甘薯、油菜的β系数为1、0.99、1.04、0.23、1.66,γ系数为1、1.11、0.90、0.86、1.05;用改进的算法与《农用地分等规程》算法分别计算最大自然质量等指数,对比分析表明:改进的算法有效实现了4个2级区水田和旱地最大自然质量等指数的可比,有机整合了各作物光温潜力对不同区域农用地质量的贡献,验证了方法的合理性。 相似文献
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