基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

《计算机应用基础》多媒体课件的设计

本文阐述了制作<计算机应用基础>多媒体课件的背景和必要性,并对<计算机应用基础>多媒体课件的内容和制作过程进行介绍.     

尾部指标估计中的阈值选择

本文研究如何用较好的方法选择一个适当的阈值，计算尾部指标的Hill估计，然后加以比较，并以美元对日元的汇率为例，说明方法的使用．     

层次分析法中残缺矩阵排序的模糊方法

讨论了层次分析法中残缺矩阵可接受的条件,证明了得到完全矩阵所需的最少比较次数,在此基础上提出了一种快速决策的模糊方法。首先,对有n个指标的决策,专家只需要给出n-1次比较的值,然后笔者给出了补足残缺部分的算法,最后用模糊方法计算该矩阵的排序向量。仿真了整个过程,证明该方法简便、科学,为快速准确决策提供了可靠的理论依据和手段。     

基于粗糙集理论的集对分析方法

针对集对分析的基本理论,分析粗集与集对的相似之处,将粗糙集理论与集对论相互嫁接、相互渗透,提出集对分析中的粗糙集方法,用粗集中的上下近似集来定义集对中的同异反联系度。这种方法的研究将有利于融合二者的优势,为确定不确定系统的数据分析、数据挖气掘、知识发现等提供了更扎实的理论基础。     

基于粗糙集理论的集对分析方法

针对集对分析的基本理论,分析粗集与集对的相似之处,将粗糙集理论与集对论相互嫁接、相互渗透,提出集对分析中的粗糙集方法,用粗集中的上下近似集来定义集对中的同异反联系度.这种方法的研究将有利于融合二者的优势,为确定不确定系统的数据分析、数据挖气掘、知识发现等提供了更扎实的理论基础.     

三年引种结硕果 新优植物艳申城

一 自1997年起,上海市园林科研所从国内外大量引进花灌木、色叶植物、荫生植物、攀援植物、宿根花卉以及少量乔木等.经过周密的安排,在品种优良、新颖的前提下,遵照"循序渐进,顺应自然,改造本性"的引种原则,确定引种范围为:①适应上海生长的新奇特优植物;②重点引种上海已栽过,但缺少形态优异、品质优良的品种;③适当引种适生的耐高温、耐严寒的观花、观果和观赏草品种;④试探性引种一些需要驯化的特殊品种.针对国内园林植物品种和品质与国外存在明显差距的实际,力求做到"两个结合"和"两个为主",即国内引种和国外引种相结合,以国外引种为主;引进野生资源和引进园艺品种相结合,以引进园艺品种为主.     

正互反矩阵一致的性迭代修正方法及其应用

给出了提高判断矩阵正确率的迭代修正方法,并且用程序实现了整个过程,在决策应用中具有理论和实际价值.     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

大叶常绿杜鹃叶片离体培养及不定芽再生

以大叶常绿杜鹃无菌苗的嫩叶为试验起始材料,研究了其离体培养和不定芽再生的过程。结果表明:培养基为MS+ZT(1.0 mg/L)+ NAA(0.1 mg/L)时,大叶常绿杜鹃叶片可直接诱导再生不定芽,诱导率达70%; 也可以通过愈伤组织途径间接诱导出不定芽,愈伤组织诱导培养基为MS+2,4-D(2.0 mg/L)+KT(0.2 mg/L),增殖最佳培养基为MS+ZT(0.5 mg/L)+IBA(0.1 mg/L),愈伤组织分化的最佳培养基为MS+ZT(0.04 mg/L)+NAA(0.01 mg/L); 分化率最高为70%,分化苗数为6～10株; 生根培养基为MS+NAA(0.2 mg/L)+IBA(0.4 mg/L)时,生根率可达90%。腐殖土、黄沙、珍珠岩配比为4:1:1的混合基质较适合常绿杜鹃试管苗的炼苗移栽,成活率为90%。