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1.
一个含三次多项式的非线性偏微分方程的孤立波 总被引:1,自引:1,他引:0
用动力系统分支方法研究了含三次多项式的非线性方程un -c20 uxx u3 αu2 βu-γ=0 .给出了参数空间的划分 ,在各种参数条件下得到了孤立波的个数 . 相似文献
2.
运动后低氧暴露对血液流变学及红细胞形态的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
研究目的:观察常氧运动后低氧暴露情况下血液流变学及红细胞形态的变化。研究方法:8名受试者以75% VO2max强度分别完成2次1h蹬功率自行车运动,间隔1周。第1周受试者以75% VO2max强度蹬功率自行车1h后即进入低氧室内(氧气浓度:15.4%,相当于海拔2500m)休息30min。第2周同一时间,受试者以同等负荷运动1h后常氧环境休息30min。每次实验分别于安静时、运动后即刻、运动后30min采取静脉血5ml,测血液流变学变化和扫描电镜(SEM)下观察红细胞形态变化。结果:运动后血液粘度升高,红细胞变形能力下降,红细胞形态由双凹圆盘状变为单侧凹陷另一侧隆起似礼帽状的I型口形红细胞。结论:运动后低氧暴露不利于血液流变学及红细胞形态的恢复。 相似文献
3.
文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
4.
基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引:7,自引:2,他引:5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
5.
吉雍慧 《现代图书情报技术》2008,3(2):69-75
探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。 相似文献
6.
基于BP算法的网络信息资源有效性评价研究* 总被引:6,自引:1,他引:6
针对网络信息资源的评价现状,阐明对定性指标进行定量评价的必要性,给出网络信息资源有效性评价指标体系的层次结构模型,运用BP神经网络算法对其进行有效性评价,并通过仿真结果分析,证明其可行性与有效性。 相似文献
7.
论述的评估算法模型主要针对常用的各类评估系统,介绍了算法模型的多种形式,这些模型交织在一起,详细地给出了实现算法。算法模型具有很强的实用性,为建立高效和功能强大的计算机评估系统提供参考。 相似文献
8.
基于概率神经网络的文本自动分类研究 总被引:10,自引:2,他引:10
本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。 相似文献
9.
施洁斌 《现代图书情报技术》2004,20(7):27-29
提出了将支持向量机应用于文本自动分类的研究,与常用的K-最邻近法相比,无论是对训练数据集还是测试数据集均具有一定的优势,而且不同特征选择方法对支持向量机的影响要比K-最邻近法小。此外,从研究中的不同特征选择的评价函数来看,它们对分类有一定的影响,应用X2统计进行特征选择的分类正确率最高,其次是文本证据权,而期望交叉熵的效果最差,说明特征选择在文本自动分类中也是相当重要的。 相似文献
10.
[目的/意义] 从用户角度出发,研究基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法。[方法/过程] 首先以核心期刊论文中作者标注的关键词和分类号为源数据,通过对关键词词频进行统计,使用TF-IDF算法构建用户标注词表、形成标引知识库,然后通过IK Analyzer分词软件对待标引的科技项目数据进行切词和停用词处理,进而使用TF-IDF算法和位置加权算法提取科技项目数据的特征词,最终实现对科技项目数据进行关键词和分类的同步标引。[结果/结论] 实验结果表明,机标关键词与人标关键词的相似比在60%以上的科技项目数据占总数的68.1%,机标分类号与人标分类号前三位一致的占总数的83.9%,结果表明基于用户自然标注数据并采用TF-IDF算法在关键词和分类标引方面是可行的。 相似文献