简介：应用模糊分类的思想，利用多元统计方法完成对DNA序列的分类界定。

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简介：“子弹打木块”模型是一个典型的物理模型，系统通过一对内力做负功，把“子弹”的部分动能转化为其他形式的能量，下面将分类谈谈如何建立模型，并如何巧妙地应用这一模型解决类似的物理问题。

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简介：物理模型方法作为科学思维方法的一种基本形式,在物理科研、教学和学习过程中有着不可或缺的作用。本文阐述了物理模型的分类和特点,使物理教学在关注知识的同时,注重物理思维、方法的学习和培养。

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简介：区域公共产品是跨越不同行政或管理主体,溢出效应超越一个以上地区的公共产品,具有比一般公共产品更为复杂的提供和管理机制.它是解决区域公共问题的主要手段,是区域公共管理的核心概念.区域公共产品既有传统的分类型式,也有从溢出范围和集成技术的不同而分类的型式.

简介：板块模型是高中物理的经典模型,它主要涉及高中物理的核心内容,如牛顿运动定律、匀变速直线运动规律、动能定理、能量守恒定律、运动图像、动量定理与动量守恒定律等。板块模型的研究对象一般有多个,并结合多个运动过程,能够有效地考查学生的综合素养,具有良好的区分度。板块模型是高考中的热点,并且常常以大型计算题出现,是同学们在复习时必须多加留意的重难点。

简介：对存货进行A、B、C分类,可以使企业分清主次,采取相应的对策进行有效的控制,提高存货的管理水平.本文利用Excel构建了存货ABC分类管理模型.

简介：摘要：线性回归（LR）、多层感知器（MLP）等经典机器学习分类算法在短文本分类任务上得到了广泛应用。不同算法在不同样本上表现一般不同，单一算法难以在所有样本上都具有优异表现。因此，本文提出了一种基于多模型融合的文本分类方法，并分别验证了不同融合策略对分类效果的影响。实验结果表明，多模型融合相比于单一模型具有更优越的分类准确性。

简介：基于测井资料进行岩性分类是油气勘探和采集过程中的基础问题之一。根据前人的研究成果已开发了多种岩性分类方法,提出了基于堆栈自编码模型的岩性分类方法,通过对测井资料进行逐层抽象提取特征凸显不同岩性的微弱测井响应,使用Softmax作为分类器进行岩性分类。应用该方法对丁山地区泥质灰岩和灰质泥岩进行识别,将训练好的模型应用于丁山HF1井中,正确率均达到94.39%以上。

简介：本文针对传统公安情报工作中的不足,介绍了情报自动分类原理,结合多Agent思想构建了基于支持向量机的公安情报自动分类系统模型。

简介：摘要：化学实物模型的构建与应用可以帮助学生更好地认识模型的作用，了解与模型相对应的化学知识内容，这对学生的发展有着重要的意义。为了构建合理高效的模型教学，教师需要针对模型的制作与应用方法做出分析，思索现阶段教学设计优化的有效方法与途径。本文就利用模型教学优化高中化学教学的有效方法进行了分析，并从六个方面提出了相应的教学调整策略。

简介：摘要随着技术的不断发展，不可分解的垃圾数量以及垃圾种类越来越多，末端处理被提上议程，如何制定垃圾分类及其配套政策与保障政策实施成为大家共同关注的问题。本文运用演化博弈模型研究了政策激励及公众意识对垃圾分类政策实施的有效性的影响。

简介：摘要：近年来，网络问政平台的涌现带来了政府与公众互动模式的革新，促进了公众与政府互动交流的无缝连接，也逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道。但是，随着各类社情民意相关的文本数据量不断攀升，给目前主要以人工方式进行的留言划分工作带来了极大挑战。为了解决这个问题，通过对搜集的留言进行数据预处理，运用LSTM算法，建立网络问政平台群众留言的多标签分类模型，分类结果显示正确率高达90%，提高了分类的效率，实现了对海量留言的自动化分类。

简介：客户分类是银行必须面对的问题。对已有客户进行分类,有助于银行采取一些有针对性的提高客户价值的措施。该文在数据挖掘过程中,使用跨行业数据挖掘过程标准CRISP-DM。构建基于银行客户价值的分类挖掘模型。并在实例中说明其使用效果。

简介：摘要针对原来电力物资分类仅以使用属性或财务核算办法作为依据的不足，引入卡拉杰克模型，采取AHP评价法对利润影响和供应风险两个维度进行衡量，将电力物资划分为四个类型，据此提出供应商管理、采购、库存方面的不同策略。该模型为电力物资管理制定更细的策略颗粒度，具有良好的工程应用价值。

简介：图像分类是根据图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读.TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的新一代人工智能学习系统,TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理过程的系统.根据TensorFlow的预训练模型建立了一个低成本、快速、精准的图像分类器,根据实验结果,准确率达98％.

简介：目的：充分发挥登陆基地分类后送医院合理衔接各方向的伤员流、快速转换运输方式等功能，为战时登陆基地分类后送医院的配置提供方法学参考。方法：根据军事后勤环境、伤员后送需求、卫生资源及地理条件等影响因素，运用数学模型规划医院在整个保障机构网络中适宜的配置，综合应用解析法及模糊加权择近法建立登陆基地分类后送医院配置位置的数学模型。结果：首先运用解析法确定伤员流的理论重心位置，再根据各影响因素运用模糊加权择近法进行调整，得到优化解，并举例求解最佳的部署方案。结论：两种方法优势互补，更符合战时的需要。

简介：摘要：本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理，为理解深度学习提供了坚实的基础。然后，我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术，以利用深度学习在图像分类领域取得更好的成果。