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41.
Abel群的一些分解定理的推广(I) 总被引:2,自引:2,他引:0
这项研究的目的是要把Abel群(有限或无限)的诸多分解定理尽可能地推广到主理想整环的模上,得到这类模上的分解定理,随后再把所得定理应用到向量空间(有限维或无限维)及其线性变换,得到向量空间的分解定理.本文是系列文章的第一篇,主要目的是建立起支撑整个研究的最基本概念,例如纯子模、有界模、局部循环模、具有minimax条件的模等.本文主要内容有:
(1)确定了主理想整环上可除模、有界模、局部循环模的结构;
(2)给出了主理想整环上拟循环模的生成性质,这类模在以后的研究里起着非常重要的作用;
(3)描述了主理想整环上满足极小条件,minimax条件的模的结构;
(4)给出了两个不同构的Z[i]-模,它们作为Abel群是同构的. 相似文献
42.
43.
开展脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval, PRI)模式识别工作是电子支援系统的一项重要任务。现代复杂电磁环境下,受雷达辐射源部署和接收设备本身影响,雷达脉冲丢失率极高,导致分选后PRI序列调制规律被破坏,现有的PRI模式识别方法准确率不足。针对上述问题,从PRI序列还原角度出发,并结合PRI序列本质是时序序列的特点,提出GAIN-LSTM(Generative Adversarial Imputation Nets and Long Short Term Memory)网络架构,其先对丢失脉冲位置进行补全操作,恢复PRI调制规律,然后对还原后PRI序列进行调制模式识别。仿真结果表明,提出的GAIN-LSTM网络架构在脉冲丢失率70%时仍保持95%的正确识别率。 相似文献
44.
针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。 相似文献
45.
针对传统酒店经营管理中信息化程度低,难以有效利用客户数据的问题,提出为中小酒店建立以客户服务质量为中心的CRM酒店管理系统.根据酒店行业的CRM需求和数据类型,采用星型和雪花型的数据库结构,利用customen RFM和inhotel事实表记录客户的RFM价值和消费情况.在进行客户数据挖掘和提取中,通过数据仓库和K-m... 相似文献
46.
47.
基于VRML的三维虚拟场景的构建与优化 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对基于VRML的虚拟场景的设计与实现进行了研究,并从减少文件长度,提高渲染速度两方面提出了优化场景的方法。 相似文献
48.
我们得到Apostol-Bernoulli多项式的一个用Gauss超几何函数表示的新公式,并给出了它的一些特殊情况和应用. 相似文献
49.
50.