大站SEO与小站SEO的发力点区别在哪儿?

正对于seo来说,他的技法都是差不多的,因为我们所有的网站进行优化不管是大站、中站还是小站,他们都是在一个池子里面进行关键词的比拼,没有道理说小站和小站pk、大站和大站PK!他们都是在一个池子里面,所以说整个算法对于大站、中、小站而言是一样的,因此基于算法所引申出来的,所有的     

网站优化过程中新手容易陷入的雷区

众所周知,搜索引擎优化随着搜索引擎的不断普及现在已经成为一门专业的技术领域,作为一个站长经常和搜索引擎打交道,利用搜索引擎为我们网站带来优质的流量,可见当下站长和搜索引擎是互利共生的关系,但是很多时候一个新人浮躁的心态下,往往会不经意间陷入很多优化的误区之中,其实站长的小聪明都是会被搜索引擎完全记录在案的,好了闲话短续笔者详细和大家总结一下。     

百度权重该如何提高

一些新建设的网站,在网站建设初期,在百度上的权重很低,连内容收录都很少,发布的原创新闻,搜索新闻的标题都搜索不到,这些种种情况都是因为权重低造成的。可以说,网站的权重决定了网站优化的成败,因此在进行网站SEO时,首要工作就是提升网站在百度上的权重。     

基于改进遗传模拟退火 K-means的心电波形的分类研究

针对心电图自动诊断困难这一问题,提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法,用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点,检测QRS波、P波、T波,提高了特征检测的准确性;利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点,对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断,改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法,实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。     

云环境下基于DPSO的任务调度算法

针对云计算任务调度问题,结合粒子群优化(PSO)算法的种群个体协作和信息共享特点,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的任务调度算法。采用随机方法生成初始种群,利用时变方式调整惯性权重,并在位置更新中使用绝对值取整求余映射法进行合法化处理,提高PSO算法的离散化程度。搭建并重新编译了CloudSim云计算仿真平台进行实验,结果显示,当迭代次数为200时,DPSO、PSO、GA算法的所有任务最终调度时间分别为457.69 s、467.90 s、472.41 s,从而证明DPSO算法能够有效解决云计算环境下的任务调度问题,并且算法收敛速度优于PSO和GA算法。     

基于权重学习的图像最大权对集匹配模型

在图匹配模型中权重的设置对匹配性能有很大影响,但直接计算的权重往往不符合匹配图像的实际情况。为此,参照二次分配问题的图匹配学习思想,给出一阶和二阶最大权对集模型的权重学习计算方法。一阶最大权对集模型直接采用图像特征点作为图的顶点,而二阶最大权对集模型则采用某些特征点之间的连接边作为顶点,2个模型都可以通过Kuhn-Munkras算法求解。一阶最大权对集模型在本质上等价于二次分配问题的线性情况。在CMU House数据库上的图像匹配实验结果表明,二阶最大权对集模型优于一阶最大权对集模型,且两者在学习计算时的性能也优于直接计算的情况。     

双层多源主观证据融合决策方法

在层次结构显著、决策执行过程具有次序性的层次性决策中,为解决由决策主体给出的主观证据之间同时存在独立与相关2种关系的融合决策问题,结合该类决策的特征,提出一种能够规避管理者主观证据多次重复合成的融合决策方法,并通过去合成规则将相对简单的2个相关证据合成规则,拓展为更具普适性的多源相关证据融合规则,在此基础上按照由上至下、由内至外的次序,应用给出的相关证据融合规则和Dempster组合规则,构建适用于双层多源主观证据融合决策的方法步骤,并描述层次权重在决策过程中的目标导向作用。应用不同方法对同一决策问题进行数值模拟求解,分析结果表明,该方法与传统方法相比,更具科学有效性。     

一种基于区分矩阵的属性组合权重构造方法

详细分析了以基于Pawlak的属性重要度来构造属性权重的方法存在的问题,给出了一种基于区分矩阵的属性重要度的定义方法,并且得到了该定义方法的一些重要性质。在此基础上提出了一种新的信息系统属性权重构造方法,新方法是以条件属性在整个信息系统中的贡献度来确定属性权重,不仅反映了属性自身区分对象的能力,而且体现了各属性在整个条件属性中的分类能力。通过算例分析表明,该方法得到的属性权重更加贴近事实,因此它能提高属性权重的准确度。     

FO-CA:一种基于距离差异度组合权重的多属性数据分类方法

为了解决多属性数据分类问题,提出了一种基于模糊优选模型与聚类分析的分类方法(FO-CA)。首先由模糊优选模型得到有序综合指标数据集,其中在权重阶段提出了距离差异度并以此为依据构建了一种组合主客观权重的赋权方法;然后采用聚类分析将有序综合指标数据集聚类为几个簇进而分类;最后选取UCI中的Iris、Wine和Ruspini 3个数据集进行仿真实验。实验结果表明,该分类方法相比模糊优选方法及K-Means算法能获得更好的分类结果,对决策者有一定的参考价值。     

基于FAHP-IE算法的尾矿库安全性三级评估研究及应用

从系统安全工程学的观点出发,针对尾矿库事故发生的随机性与不确定性特点,结合模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)和信息熵(Information Entropy,IE)建立尾矿库安全性三级综合评价模型。为解决专家评价分析过程中主观不确定性难以量化的问题,利用信息熵方法对FAHP确定的尾矿库安全评价指标权重进行优化,进而建立面向分层指标体系的尾矿库多主体安全评价模型。根据建立的尾矿库安全性综合评价模型,能够计算尾矿库安全综合评价指数,对于具体的尾矿库工程进行评价后分类定级,从而找出尾矿库存在的安全隐患。案例分析表明,FAHP-IE方法计算简便,用于系统安全状态评价不仅具有模糊综合法的特性,而且兼顾了评价主体认知歧异引起的不确定性,信息利用率高、评价结果可靠,可以为现场整改提供量化依据。