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Early selection efficiency for fiber dimensions and their relationships with growth and wood quality for Pinus elliotth Engelm.in southern China
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作者 Jing Wen Min Yi +5 位作者 Leiming Dong Lu Zhang Siyu Liu Shenggui Yuan Xiaoxiao Tao Meng Lai 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2023年第6期1951-1962,共12页
A solid understanding of the efficiency of early selection for fiber dimensions is a prerequisite for breeding slash pine(Pinus elliottii Engelm.)with improved properties for pulp and paper products.Genetic correlatio... A solid understanding of the efficiency of early selection for fiber dimensions is a prerequisite for breeding slash pine(Pinus elliottii Engelm.)with improved properties for pulp and paper products.Genetic correlations between size of fibers,wood quality and growth properties are also important.To accomplish effective early selection for size of fibers and evaluate the impact for wood quality traits and ring widths,core samples were collected from360 trees of 20 open-pollinated Pinus elliottii families from three genetic trials.Cores were measured by SilviScan,and the age trends for phenotypic values,heritability,early-late genetic correlations,and early selection efficiency for fiber dimensions,such as tangential and radial fiber widths,fiber wall thickness and fiber coarseness,and their correlations with microfibril angle(MFA),modulus of elasticity(MOE),wood density and ring width were investigated.Different phenotypic trends were found for tangential and radial fiber widths while fiber coarseness and wall thickness curves were similar.Age trends of heritability based on area-weighted fiber dimensions were different.Low to moderate heritability from pith to bark(~0.5)was found for all fiber dimension across the three sites except for tangential fiber width and wall thickness at the Ganzhou site.Early-late genetic correlations were 0.9 after age of 9 years,and early selection for fiber dimensions could be effective due to strong genetic correlations.Our results showed moderate to strong positive genetic correlations for modulus of elasticity and density with fiber dimensions.The effects on fiber dimensions were weak or moderate when ring width or wood quality traits were selected alone.Estimates of efficiency for early selection indicated that the optimal age for radial fiber width and fiber coarseness was 6-7 years,while for tangential fiber width and wall thickness was 9-10 years. 展开更多
关键词 Pinus elliottii Early selection efficiency Genetic correlation HERITABILITY Fiber dimensions
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Feature Selection via Analysis of Relevance and Redundancy 被引量:2
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作者 王飒 王克勇 郑链 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2008年第3期300-304,共5页
Feature selection is an important problem in pattern classification systems. High dimension fisher criterion(HDF) is a good indicator of class separability. However, calculating the high dimension fisher ratio is di... Feature selection is an important problem in pattern classification systems. High dimension fisher criterion(HDF) is a good indicator of class separability. However, calculating the high dimension fisher ratio is difficult. A new feature selection method, called fisher-and-correlation (FC), is proposed. The proposed method is combining fisher criterion and correlation criterion based on the analysis of feature relevance and redundancy. The proposed methodology is tested in five different classification applications. The presented resuits confirm that FC performs as well as HDF does at much lower computational complexity. 展开更多
关键词 feature selection high dimension fisher criterion(HDF) RELEVANCE REDUNDANCY
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Unsupervised Feature Selection Using Structured Self-Representation
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作者 Yanbei Liu Kaihua Liu +2 位作者 Xiao Wang Changqing Zhang Xianchao Tang 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2018年第3期62-73,共12页
Unsupervised feature selection has become an important and challenging problem faced with vast amounts of unlabeled and high-dimension data in machine learning. We propose a novel unsupervised feature selection method... Unsupervised feature selection has become an important and challenging problem faced with vast amounts of unlabeled and high-dimension data in machine learning. We propose a novel unsupervised feature selection method using Structured Self-Representation( SSR) by simultaneously taking into account the selfrepresentation property and local geometrical structure of features. Concretely,according to the inherent selfrepresentation property of features,the most representative features can be selected. Mean while,to obtain more accurate results,we explore local geometrical structure to constrain the representation coefficients to be close to each other if the features are close to each other. Furthermore,an efficient algorithm is presented for optimizing the objective function. Finally,experiments on the synthetic dataset and six benchmark real-world datasets,including biomedical data,letter recognition digit data and face image data,demonstrate the encouraging performance of the proposed algorithm compared with state-of-the-art algorithms. 展开更多
关键词 unsupervised feature selection local geometrical structure self-representation property high-dimension data
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Investigation of morphology selection for CBr_4-C_2Cl_6 alloy in three dimensions with multi-phase field method
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作者 YANG YuJuan YAN Biao 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2011年第5期866-871,共6页
With the multi-phase field model, the unidirectional solidification with constant velocity growth and variable velocity growth of the CBr4-C2C16 eutectic alloy is simulated in three dimensions. The simulated results w... With the multi-phase field model, the unidirectional solidification with constant velocity growth and variable velocity growth of the CBr4-C2C16 eutectic alloy is simulated in three dimensions. The simulated results with constant velocity growth show that with the increase of pulling velocity, the morphology of the CBr4-C2C16 alloy evolves in the sequence of lamellar merging -lamellar-rod transition-stable lamellar growth-oscillating growth-lamellar branching. A morphology selection map is established with different pulling velocities, which is confirmed to be correct by the velocity change process. It is shown that all of the morphology transitions, the average interface growth velocity and average interface undercooling show a hysteresis effect against the instant of velocity change. The relationship between the interface average undercooling and interface average growth velocity is consistent with the theoretical value. 展开更多
关键词 three dimensions multi-phase field method morphology selection pulling velocity
原文传递
采用进化计算的高维多模态特征选择
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作者 丁转莲 胡曦 +3 位作者 曹略 孙登第 张兴义 王晨旭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期117-128,共12页
针对特征选择问题中的多模态特性和高维特性,引入新的种群初始化策略对大规模多模态多目标优化算法进行改进,提出了一种基于进化多目标优化的高维多模态特征选择算法。对原始的连续优化算法进行离散化处理,用于评价离散优化问题中的个体... 针对特征选择问题中的多模态特性和高维特性,引入新的种群初始化策略对大规模多模态多目标优化算法进行改进,提出了一种基于进化多目标优化的高维多模态特征选择算法。对原始的连续优化算法进行离散化处理,用于评价离散优化问题中的个体,并在6个高维特征选择数据集上进行验证。结果表明:所提算法提升了初始种群的质量并加快了算法的收敛;相比于其他同类算法,所提算法获得了更优的帕累托前沿,其超体积指标值整体最优,并且在不影响分类精度的前提下可获得平均2.53个等效特征子集,表明所提算法具有最好的分类精度和最多样化的等效特征子集。 展开更多
关键词 分类 特征选择 进化计算 多模态多目标优化 高维多模态特征选择
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基于混合策略改进的蛇优化算法及其应用
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作者 梁昔明 史兰艳 龙文 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期693-706,共14页
针对基本蛇优化算法求解优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于维度选择策略、选择交配策略和重新分组策略的改进蛇优化算法(SSO)。算法SSO在基本蛇优化算法在战斗或交配阶段引入维度选择策略,由随机概率选择每条蛇个体在不同... 针对基本蛇优化算法求解优化问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种基于维度选择策略、选择交配策略和重新分组策略的改进蛇优化算法(SSO)。算法SSO在基本蛇优化算法在战斗或交配阶段引入维度选择策略,由随机概率选择每条蛇个体在不同维度的位置更新模式,以避免迭代后期出现个体位置停滞现象;同时引入选择交配策略,选择适应度值小的部分个体进行战斗或交配,剩余个体利用探索阶段位置更新公式进行位置更新,以提高战斗或交配阶段的探索能力;采用重新分组策略,个体每迭代10次都将随机打乱并重新分组,以增加种群多样性,提高算法寻优能力。利用30个标准无约束优化问题进行了数值实验,结果表明,相比于基本蛇优化算法SO等6种对比算法,算法SSO的寻优能力更强,且对求解高维优化问题更有效。用算法SSO优化BP神经网络的初始权值和阈值,实验结果表明所得SSO-BP神经网络在红酒分类和预测鲍鱼年龄时的准确性和稳定性优于其他对比神经网络。 展开更多
关键词 蛇优化算法 维度选择策略 选择交配策略 重新分组策略 数值实验
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“港澳药械通”新药遴选评估维度及指标建立 被引量:1
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作者 李颖 陈佩玲 王南松 《中国药业》 CAS 2024年第5期6-9,共4页
目的建立“港澳药械通”新药遴选评估维度及指标。方法参考香港地区和澳门地区的注册管理体系和注册要求,以及医院新药引进制度,以《香港大学深圳医院新药评估循证医学原则》等为基础,明确遴选评估维度、指标和评价内容。结果以药学特... 目的建立“港澳药械通”新药遴选评估维度及指标。方法参考香港地区和澳门地区的注册管理体系和注册要求,以及医院新药引进制度,以《香港大学深圳医院新药评估循证医学原则》等为基础,明确遴选评估维度、指标和评价内容。结果以药学特性、有效性、急需性、安全性、伦理审查、社会效益6个维度、15个遴选指标建立了“港澳药械通”新药遴选模式,完善了港澳药品风险防范与管理措施。结论为粤港澳大湾区其他医疗机构开展药品遴选工作提供参考。 展开更多
关键词 “港澳药械通” 药物遴选 评估维度 遴选指标
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基于Lasso-Huber的近红外光谱特征波长选择方法及应用 被引量:1
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作者 郭拓 徐凤捷 +1 位作者 马晋芳 肖环贤 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期737-743,共7页
在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,... 在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,当样本中含有异常点时,经两种算法建立的模型对异常点更加敏感,导致模型向异常点偏移,鲁棒性降低。针对上述问题,采用Huber函数作为损失函数,提出了Lasso-Huber法进行近红外特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)方法建立安胎丸质控指标成分的定量校正模型,并与全波长建模、 Lasso与Elastic-Net方法波长选择后建模的模型性能进行对比。本实验采集21批安胎丸的近红外光谱数据共116条,其中101条数据作为校正集,采用留一交叉验证法对模型进行内部验证,另外15条数据则作为验证集用于外部验证。对于校正集中的异常光谱,使用基于主成分分析(PCA)的马氏距离法(MD)进行检测。以安胎丸的质控指标成分之一阿魏酸为例,采用Lasso、 Elastic-Net和Lasso-Huber方法分别筛选了安胎丸样品无异常光谱中69、 155和87个特征波长。其中Lasso-Huber法结合PLS建立的预测模型效果最佳,外部验证的RP2和SEP分别为0.953 1和0.058 7。此外,通过对校正集中是否包含异常光谱的校正模型预测性能对比发现,Lasso-Huber法在包含异常光谱的建模中更具优势。结果显示,Lasso-Huber算法优选出最佳波长点数为88,结合PLS建立的模型性能R_(v)^(2)为0.967 3,而Lasso方法的R_(v)^(2)为0.840 5, Elastic-Net方法的R_(v)^(2)为0.834 7,全波长建模的R_(v)^(2)为0.852 0。可见,在含有异常光谱的样本中,Lasso-Huber法不仅减少了特征波段的数量,同时降低了算法对异常光谱的敏感性,提高了模型的准确度和鲁棒性。从简化模型的角度上比较,Lasso法和Elastic-Net法的建模时间分别为61.826 0和79.959 9 s,而Lasso-Huber建模时间仅为1.360 8 s,因此,该算法更有望未来集成于实际生产应用的近红外光谱建模软件中。 展开更多
关键词 近红外光谱 波长选择 大维小样本 定量校正模型 Lasso-Huber
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基于稀疏分位数回归的阿尔茨海默病认知能力研究
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作者 温灿红 张雨 谭海珠 《计算机系统应用》 2024年第10期13-25,共13页
阿尔茨海默病是全球老龄化社会所面临的一项重大公共卫生挑战,其主要临床症状之一为认知能力的逐步下降.建立认知表现和神经影像学数据之间的模型,识别与认知能力改变相关的影像学生物标志物,已成为阿尔茨海默病研究的重要课题之一.然而... 阿尔茨海默病是全球老龄化社会所面临的一项重大公共卫生挑战,其主要临床症状之一为认知能力的逐步下降.建立认知表现和神经影像学数据之间的模型,识别与认知能力改变相关的影像学生物标志物,已成为阿尔茨海默病研究的重要课题之一.然而,脑部影像数据往往呈现高维、重尾分布并伴有异常值存在,这不仅降低了模型的准确性和稳定性,也对结果的解释提出挑战.本文采用稀疏分位数回归方法对阿尔茨海默病神经影像学计划数据库(ADNI)中的数据进行建模和特征选择,以克服上述问题.我们深入探究了认知得分在不同分位点下的分布特征,并成功地识别了与认知能力相关的特定脑区.实验结果表明,稀疏分位数回归方法在不同认知得分分位点下,均能准确识别出与认知能力相关的脑区.这一研究展示了将稀疏分位数回归方法应用于神经影像数据分析中的潜力,为神经影像学研究提供了全新的视角和方法. 展开更多
关键词 稀疏分位数回归 高维 阿尔茨海默病 认知能力 特征选择
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构建中国-东盟能源安全共同体的挑战和维度选择
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作者 邓秀杰 《国际石油经济》 2024年第5期53-63,共11页
近年来,面对越来越多的不确定性,构建“能源安全共同体”已成为国际社会的广泛共识和共同追求。经过多年努力,中国和东盟国家的能源合作取得一些重要进展,但也存在政策协调不到位、法律法规不健全、体制机制不完善和文化交流不深入等问... 近年来,面对越来越多的不确定性,构建“能源安全共同体”已成为国际社会的广泛共识和共同追求。经过多年努力,中国和东盟国家的能源合作取得一些重要进展,但也存在政策协调不到位、法律法规不健全、体制机制不完善和文化交流不深入等问题。中国和东盟能源安全共同体要从政策、法律、体制、文化建设4个维度进行构建。在碳中和发展战略背景下,面对百年变局、乌克兰危机和能源变革带来的诸多不确定,中国和东盟国家要抓住“一带一路”建设和经济绿色复苏的有利机遇,以能源安全共同体政策为行动先导、以能源安全共同体法律为行动规范、以能源安全共同体体制为行动保障、以能源安全共同体文化为行动纽带,打造安全高效、平等包容、清洁低碳的中国-东盟能源安全共同体。 展开更多
关键词 能源安全共同体 能源合作 东盟 维度选择
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基于Kmeans聚类的配网变压器绕组材质辨识算法
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作者 尹忠东 陈俊晔 +3 位作者 沈子伦 付瑜 郑志曜 王亚伟 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期66-73,共8页
近年来由于日益白热化的配电变压器市场竞争,不少中小型企业“以铝代铜”生产变压器,对电力系统的稳定性留下隐患。当前变压器材质无损辨识方法和技术欠缺,而谐波电阻法所需设备简便、成本低,有很高的工程实用价值,但缺乏科学严谨的算... 近年来由于日益白热化的配电变压器市场竞争,不少中小型企业“以铝代铜”生产变压器,对电力系统的稳定性留下隐患。当前变压器材质无损辨识方法和技术欠缺,而谐波电阻法所需设备简便、成本低,有很高的工程实用价值,但缺乏科学严谨的算法支撑。为了准确高效地对变压器绕组材质进行辨识,在已有研究的基础上提出了一种基于Kmeans聚类的辨识算法,并对算法进行了优化。该方法对统计得到的变压器绕组谐波电阻进行聚类分析,再通过方差选择法、主成分分析(PCA)降维对算法进行优化,验证了优化算法的可行性,并利用优化算法展开现场应用。分析结果表明该算法能准确地鉴别变压器绕组材质,有广阔的工程应用前景。 展开更多
关键词 谐波电阻 变压器绕组 方差选择法 Kmeans聚类 PCA降维
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基于F范数群组效应和谱聚类的无监督特征选择
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作者 林清水 田鹏飞 张旺 《计算机系统应用》 2024年第7期201-212,共12页
基于谱聚类的无监督特征选择主要涉及相关系数矩阵和聚类指示矩阵,在以往的研究中,学者们主要关注于相关系数矩阵,并为此设计了一系列约束和改进,但仅关注相关系数矩阵并不能充分学习到数据内在结构.考虑群组效应,本文向聚类指示矩阵施... 基于谱聚类的无监督特征选择主要涉及相关系数矩阵和聚类指示矩阵,在以往的研究中,学者们主要关注于相关系数矩阵,并为此设计了一系列约束和改进,但仅关注相关系数矩阵并不能充分学习到数据内在结构.考虑群组效应,本文向聚类指示矩阵施加F范数,并结合谱聚类以使相关系数矩阵学习更为准确的聚类指示信息,通过交替迭代法求解两个矩阵.不同类型的真实数据集实验表明文中方法的有效性,此外,实验表明F范数还可以使方法更加鲁棒. 展开更多
关键词 无监督特征选择 谱聚类 群组效应 F范数 降维
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基于SolidWorks装配体的零件基准识别方法
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作者 张翰赟 李明 +1 位作者 韦庆玥 王辉 《计量与测试技术》 2024年第2期96-99,共4页
装配体中,装配关系是零件公差标注的基准来源。为了解决实际的机械加工生产过程中装配配合上设计人员未按照实际的装配关系指定,以及可能存在模型封装导致的装配配合丢失等问题,本文提出一种基于SolidWorks装配体的零件基准识别方法,并... 装配体中,装配关系是零件公差标注的基准来源。为了解决实际的机械加工生产过程中装配配合上设计人员未按照实际的装配关系指定,以及可能存在模型封装导致的装配配合丢失等问题,本文提出一种基于SolidWorks装配体的零件基准识别方法,并进行二次开发,实现不同文件类型的装配体的装配关系自动识别,从而辅助零件体的基准选择,提高零件三位公差标注效率。 展开更多
关键词 自动标注 数字化装配 基准识别
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国家自主创新示范区甄选体系设计与应用 被引量:28
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作者 解佳龙 胡树华 《中国软科学》 CSSCI 北大核心 2013年第8期67-79,共13页
结合国家自主创新示范区的建设目标和功能定位,从载体支撑、自主创新、积聚辐射和外向拓展四个维度,通过示范能力关联要素理论遴选和实证筛选,设计了国家自主创新示范区"四维CIAE"甄选指标体系,并在考虑区域空间距离和发展水... 结合国家自主创新示范区的建设目标和功能定位,从载体支撑、自主创新、积聚辐射和外向拓展四个维度,通过示范能力关联要素理论遴选和实证筛选,设计了国家自主创新示范区"四维CIAE"甄选指标体系,并在考虑区域空间距离和发展水平差异的基础上,运用相对偏差模糊矩阵和WT指数构建了综合甄选模型;以2007-2011年指标均值为依据测算了56个国家高新区的示范能力强弱,从四大板块和依托城市两个层面分别划定优选范围,在满足约束条件下确定国家自主创新示范区最佳创建数量为7个,选定北京、上海、广州、武汉、成都、西安和大连组成优选域,并结合甄选结果特征提出了强化示范效应的政策建议;"四维CIAE"甄选体系的构建,以期为高新区示范能力诊断和国家自主创新示范区创建提供一种科学有效的评价工具。 展开更多
关键词 国家自主创新示范区 高新区 “四维ciae”甄选 相对偏差模糊矩阵 WT指数
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一种基于分形维的快速属性选择算法 被引量:14
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作者 鲍玉斌 王琢 +1 位作者 孙焕良 于戈 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期527-530,共4页
属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题·利用分形维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量·基于分形维的快速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操... 属性选择是数据挖掘、文档分类和多媒体索引等领域研究的一个热点问题·利用分形维进行属性选择是一种新的方法,它利用数据集的分形维作为属性的重要性度量·基于分形维的快速属性选择算法(IFAS),利用后向属性选择策略和降维操作的投影特性,根据E维的分形树导出E 1维的分形树(用来计算分形维的数据结构)·因此,只需扫描一次数据集,避免了FDR算法多次扫描数据集的问题·通过图像特征数据集合和合成的分形数据集对两种算法进行性能测试·实验结果显示,IFAS算法明显优于FDR算法·IFAS算法的时间和空间复杂度都为O(n),响应时间与属性维数呈线性关系· 展开更多
关键词 属性选择 分形 分形维 数据挖掘 计盒维数 分形树 合并
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基于改进离散型萤火虫群优化算法和分形维数的属性选择方法 被引量:30
16
作者 倪志伟 肖宏旺 +1 位作者 伍章俊 薛永坚 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期1169-1178,共10页
属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法.文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法(DGSO)与分形维数的属性选择方法.该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则,以DGSO作为搜索策略.为分析该方法的可行性和有效性,采用6个... 属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法.文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法(DGSO)与分形维数的属性选择方法.该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则,以DGSO作为搜索策略.为分析该方法的可行性和有效性,采用6个UCI数据集进行实验.结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析,并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析.结果表明该方法具有较高的可行性和有效性. 展开更多
关键词 属性选择 分形维数 萤火虫群优化算法
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一种基于区域划分的数据流子空间聚类方法 被引量:15
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作者 于翔 印桂生 +1 位作者 许宪东 王建伟 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期88-95,共8页
数据流子空间聚类的主要目的是在合理的时间段内准确找到数据流特征子空间中的聚类.现有的数据流子空间聚类算法受参数影响较大,通常要求预先给出聚类数目或特征子空间,且聚类结果不能及时反映数据流的变化情况.针对以上缺陷,提出一种... 数据流子空间聚类的主要目的是在合理的时间段内准确找到数据流特征子空间中的聚类.现有的数据流子空间聚类算法受参数影响较大,通常要求预先给出聚类数目或特征子空间,且聚类结果不能及时反映数据流的变化情况.针对以上缺陷,提出一种新的数据流子空间聚类算法SC-RP,SC-RP无需预先给出聚类数目或特征子空间,对孤立点不敏感,可实现快速聚类,通过区域树结构记录数据流的变化并及时更新统计信息,进而根据数据流的变化调整聚类结果.通过在真实数据集与仿真数据集上的实验,证明了SC-RP在聚类精度和速度上优于现有的数据流子空间聚类算法,且对聚类数目及数据维度均具有良好的伸缩性. 展开更多
关键词 数据挖掘 数据流 子空间聚类 特征选择 维度约简
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基于主基底分析的变量筛选 被引量:18
18
作者 王惠文 仪彬 叶明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1288-1291,共4页
利用Gram-Schmidt变换,提出一种主基底分析方法.解释并证明了Gram-Schmidt变换所删除的信息量.给出"主基底"的定义及构造方法,并提出"净信息含量比"的概念,用以测度所选基底包含的信息.该方法能在原始数据信息损失... 利用Gram-Schmidt变换,提出一种主基底分析方法.解释并证明了Gram-Schmidt变换所删除的信息量.给出"主基底"的定义及构造方法,并提出"净信息含量比"的概念,用以测度所选基底包含的信息.该方法能在原始数据信息损失尽可能小的前提下,排除所有的冗余变量以及变量集合中的重叠信息,得到一个正交的主基底,从而更有效地对大规模变量集合中的信息进行筛选.多角度的理论分析指出,主基底在尽可能多地携带原始变量信息的同时,还可保证样本点间的相似性改变最小.实际案例分析说明了该方法的合理性和有效性. 展开更多
关键词 Gram—Schmidt变换 变量筛选 数据降维 主基底
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三维编织机锭子、轨道及锭槽结构尺寸的选择 被引量:10
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作者 朱建勋 蒋云 +1 位作者 陆晓华 张建钟 《宇航材料工艺》 CAS CSCD 北大核心 1998年第3期49-53,共5页
分析了三维四步法编织机锭子运动的特点,提出了锭子与锭槽尺寸公差的选择原则;讨论了各种误差存在时,锭子可能窜入相邻轨道锭槽的情况,提出了防止锭子卡死或发生其它不良情况的结构措施,并举例进行了结构尺寸的选择。
关键词 三维编织 编织机 结构尺寸 复合材料 锭子 锭槽
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分形在催化剂筛选和活性考察中的应用 被引量:21
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作者 纪红兵 林维明 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期453-456,共4页
对于甲烷、二氧化碳与氧气催化氧化重整反应,在利用盒子维法测定催化剂表面分形维数的基础上,考察了表面分形维数与催化剂筛选、催化剂制备方法、稀土元素添加量和催化剂反应前后的处理等之间的关系,实验证明分形是一种有效的工具.
关键词 分形维数 催化剂筛选 催化剂制备 催化剂活性
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