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杨图的分割与对称群S_n表示的约化
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作者 胡昆明 《商丘师范学院学报》 CAS 1995年第S1期15-19,共5页
对称群Sn的不可约表示Г(f1,f2,...,fn)与杨图T(f1.f2,...,fn)之间存在着1-1对应.由对称群的分支规则给出杨图的分割线段,从而用分割杨图的几何方法确定Sn的任意一个不可约表示在Sn-k(1≤... 对称群Sn的不可约表示Г(f1,f2,...,fn)与杨图T(f1.f2,...,fn)之间存在着1-1对应.由对称群的分支规则给出杨图的分割线段,从而用分割杨图的几何方法确定Sn的任意一个不可约表示在Sn-k(1≤k<n)中的约化结果. 展开更多
关键词 杨图 分支规则 分割线段 标准盘个数 广义杨图
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在转移-混合模型下Fibonacci点阵的电子性质
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作者 黄国淳 陈惠章 张玉忠 《暨南大学学报(自然科学与医学版)》 CAS CSCD 1999年第5期24-27,共4页
在转移模型基础上,考虑格点间的相互作用对座能量的影响,提出转移- 混合模型在该模型下 Fibonacci 点阵有与座模型、转移模型等明显不同的电子能谱结构,随座能量的差异,可以是4 主带和5 主带结构,并稳定于5 主带结... 在转移模型基础上,考虑格点间的相互作用对座能量的影响,提出转移- 混合模型在该模型下 Fibonacci 点阵有与座模型、转移模型等明显不同的电子能谱结构,随座能量的差异,可以是4 主带和5 主带结构,并稳定于5 主带结构,还找到了主带进一步分裂为子带的规则点阵电子波函数广泛存在自相似性。 展开更多
关键词 Fibonacci点阵 能带结构 分支规则 自相似性
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基于离散动态事件树的风险指引的安全裕度分析方法研究 被引量:3
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作者 陈妍 李朝君 +5 位作者 张盼 赵传奇 郑洁 韩治 李春 依岩 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1944-1951,共8页
风险指引的安全裕度是近十年来核工业界提出的新的安全理念。本文阐述了基于离散动态事件树的风险指引的安全裕度分析方法,给出该方法下核燃料包壳失效概率均值和标准差的数学表达式。针对简化压水堆模型下的全厂断电事故,提出了基于离... 风险指引的安全裕度是近十年来核工业界提出的新的安全理念。本文阐述了基于离散动态事件树的风险指引的安全裕度分析方法,给出该方法下核燃料包壳失效概率均值和标准差的数学表达式。针对简化压水堆模型下的全厂断电事故,提出了基于离散动态事件树的风险指引的安全裕度计算流程,计算了两种离散动态事件树分支规则下燃料包壳失效的风险指引的安全裕度及其不确定性。计算结果表明,不同的分支规则、模型参数分布、系统程序最大时间步长对核燃料包壳失效概率均值和标准差均有显著影响。提出了一种改进的可变概率阈值的分支方法,以更好地平衡风险指引的安全裕度分析过程中计算精度与计算资源的匹配问题。 展开更多
关键词 风险指引的安全裕度 离散动态事件树 分支规则
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肺纹理增多X线平片的分析
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作者 陈义清 丁应武 《中国临床保健杂志》 CAS 2000年第3期127-127,共1页
“肺纹理”是X线诊断的术语,包括“肺纹理增粗”和“肺纹理增强”。是由双侧肺门向外伸展的树枝状分支线条状阴影。正常肺纹边缘清楚、分支规则,在肺门附近较粗大,然后由粗变细,到肺外带几乎消失。两下肺纹理多于两上肺纹理,右下肺纹理... “肺纹理”是X线诊断的术语,包括“肺纹理增粗”和“肺纹理增强”。是由双侧肺门向外伸展的树枝状分支线条状阴影。正常肺纹边缘清楚、分支规则,在肺门附近较粗大,然后由粗变细,到肺外带几乎消失。两下肺纹理多于两上肺纹理,右下肺纹理较左下为明显(这种差别可能与液体重力学有关)。 正常肺纹理是由肺动脉构成。 展开更多
关键词 肺纹理增多 X线平片 肺动脉 肺静脉高压 X线诊断 先天性心脏病 分支规则 纹理增强 水平线 支气管扩张
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Adaptive associative classification with emerging frequent patterns
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作者 Wang Xiaofeng Zhang Dapeng Shi Zhongzhi 《High Technology Letters》 EI CAS 2012年第1期38-44,共7页
In this paper, we propose an enhanced associative classification method by integrating the dynamic property in the process of associative classification. In the proposed method, we employ a support vector machine(SVM... In this paper, we propose an enhanced associative classification method by integrating the dynamic property in the process of associative classification. In the proposed method, we employ a support vector machine(SVM) based method to refine the discovered emerging ~equent patterns for classification rule extension for class label prediction. The empirical study shows that our method can be used to classify increasing resources efficiently and effectively. 展开更多
关键词 associative classification RULE frequent pattern mining emerging frequent pattern supportvector machine (SVM)
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