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在网络的任意点求解绝对中心等特殊点是网络流研究的一个难点.在目前最小费用理论的基础上引入平面几何理论,把网络等效于几何图形,建立了数学模型.通过求解,得出了网络间的最佳连接点,从而确定出盲竖井的位置.最后以云南锡业集团个旧东区两个生产平台之间的连接为一算例,得出了理想的结果,验证了该方法的有效可行性. 相似文献
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一次习题课上我出了这样一道选择题让同学们做: 方程arcsinx+arccosy=π所代表的曲线是下面四个图形中的( ) 显然上述四个结论中正确的结论有且只有一个。然而令人吃惊的是,同学们的答案中,四个结论竟无一不被选中。为查明错因所在,我分别抽出选中(A)、(B)、(C)、(D)的各一人,让他们将自己的判断过程写在黑板上。学生甲:将方程arcsimx+arccosy=π两边取正弦得xy+1-x~2(1/2)·1-y~2(1/2)=0,移项得1-x~2(1/2)·1-y~2(1/2)=-xy (1)平方化简:x~2+y~2=1 (2) 由(2)知原方程所代表的曲线为 (A) 学生乙:将方程arcsinx+arccosy=π 相似文献
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尚慧吴进锦许志兵王慧捷尹建华 《光散射学报》2022,(4):322-327
近红外(NIR)光谱,可提供样本丰富的结构和成分信息。机器学习主要用于数据的分析和挖掘,可以对数据进行精确分类和信息提取。本研究采用自研的NIR光谱探针技术进行乳腺癌组织的原位光谱采集并进行癌变(光谱)分析;运用基线校正(BC)、标准正态变量变换(SNV)、一阶导数二阶多项式21点Savitzky-Golay平滑(1^(st)-2-21SG)和二阶导数三次多项式25点Savitzky-Golay平滑(2^(nd)-3-25SG))四种方法进行光谱预处理;结合机器学习方法,包括主成分分析(PCA)、K最近邻(KNN)、Fisher判别分析(FDA)及支持向量回归(SVR),进行乳腺癌变和癌旁组织的分类和判别。研究发现PCA-KNN模型的最优预测结果为基于BC+SNV,其准确率、敏感性及特异性达88.34%、98.21%、76.11%。PCA-FDA模型的最优结果为基于BC+1^(st)-2-21SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、98.21%、79.54%。SVR模型的最优结果为基于BC+2^(nd)-3-25SG,其准确率、敏感性及特异性达90.00%、100.00%、79.55%。论证了机器学习方法结合NIR光谱可以实现小样本量乳腺癌的高效精确诊断。 相似文献
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1 IntroductionA tree is any spece whidi is uniquely arcwise connected and homeomorphic to the unionof finitely many copies of the unit interval, that is, a graPh (see [1]) contains no cycles.The dynamics of a tree maP have been studied intensively in recent years (see, fOr instance,[2Al1). The interest in studying maPs on such a one--dimensional space is due to the faCtthat for maPs on manifolds with an invariant foiation of codimension one, the correspondingquotient maP tuxns out to be def… 相似文献
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