高新技术企业项目可行性分析报告
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[10-15 18:32:55] 来源:http://www.dxs56.com 申报材料 阅读:8173次
概要: cmn: if (χmn= = 0) then {cmn= 0 ;} else {cmn= 1 ;} 以下的计算结果为d的时候,值越小表示二者越类似;计算结果为r的时候,值越靠近1表示二者越类似。① 平均尤库里多距离的二乘法 ② 平均距离法 ③ 最大值距离法 ④ 二值距离法 ⑤ Dice Coefficient法 rij=2 x|Kij|∻(|Ki|+|Kj|)⑥ Jaccards’s coefficient法 ⑦ 皮尔森相关法γij= Coυ(χi,χj) σiσj ⑧ 限定皮尔森相关法γij= Coυ(χi,χj) σiσj ⑨ 斯皮尔曼相关法 ⑩ 改良二值距离法MapI (χmn) = cmnMapU (χmn) : { if (χmn= = 0) { MapU (χmn) = 0; } else if (χmn in topN ) { //如果为重要属性
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cmn: if (χmn= = 0) then {cmn= 0 ;} else {cmn= 1 ;}
以下的计算结果为d的时候,值越小表示二者越类似;计算结果为r的时候,值越靠近1表示二者越类似。
① 平均尤库里多距离的二乘法
② 平均距离法
③ 最大值距离法
④ 二值距离法
⑤ Dice Coefficient法
rij=2 x|Kij|∻(|Ki|+|Kj|)
⑥ Jaccards’s coefficient法
⑦ 皮尔森相关法
γij= Coυ(χi,χj) σiσj
⑧ 限定皮尔森相关法
γij= Coυ(χi,χj) σiσj
⑨ 斯皮尔曼相关法
⑩ 改良二值距离法
MapI (χmn) = cmn
MapU (χmn) : {
if (χmn= = 0) {
MapU (χmn) = 0;
} else
if (χmn in topN ) { //如果为重要属性
MapU (χmn) =BIG; //BIG是大于”1”的定数。
}else{
MapU (χmn) = SMALL; //SMALL是小于”1”的定数。
}
}
dij=1∻rij
ii :群(Clustering)算法
即将相类似的对象归为同一个群的算法.
以下涉及的7种群算法都将分两步实现.
第一步:对各个基本要素,使用10种距离计算值之一求出二者之间的距离.距离最近的两个
基本要素成为一个新要素.基本要素被称为叶,新要素则被称为分支.
第二步:实行递归处理.利用以下的方程式计算出与新要素间的距离,进而生成新要素。
下面用到2个基本方程式,方程式和系数的不同组合形成7种不同形式。
dxc=αadxa+αbdxb+βdab+γ|dxa –dxb (1)
dxc2=αadxa2+αbdxb2+βdab2+γ|dxa2 –dxb2 (2)
方程式表示从a和b出发,生成新要素x,并求出与要素c的距离。
① 群平均法
利用方程式(2)。 www.dxs56.com
系数:
αa= na / nc αb= nb / nc β=0 γ=0
② 重心法
利用方程式(2)。
系数:
αa= na / nc αb= nb / nc β= ー(na nb)/ nc2 γ=0
③ 最长距离法
利用方程式(1)。
系数:
αa= 0.5 αb= 0.5 β=0 γ=0.5
④ 可变法
利用方程式(2)。
系数:
αa= (1-β) / 2 αb= (1-β) / 2 β=定数 γ=0
⑤ 介质法
利用方程式(1)。
系数:
αa= 0.5 αb= 0.5 β=-0.25 γ=0
⑥ 最短距离法
利用方程式(1)。
系数:
αa= 0.5 αb= 0.5 β=0 γ=-0.5
⑦ Wood法
利用方程式(1)。
系数:
αa= (nx+na) / (nx+nc)
αb= (nx+nb) / (nx+nc) β=-nx / (nx+nc) γ=0
iii:分组(Grouping)算法
即将相类似的对象归为同一个组的算法。
从现有的组里抽样获取要素,利用类似算法求出对象与组之间的距离,找出最为类似
的组并将该对象归入该组。
iv:自然语言解析算法
自然语言解析是指将对象文章按单词的单位分割,并将其生成一个个的标签(tag),
进而选出必要的名词(如已知和未知的名词),计算出其出现频度,考虑其在文章中的位置,
文章的长度等因素,并进行关键字重复度处理.在必要的时候,可提供禁用词汇的管理机能
以及对现实生活中没有特别意义的名词不予登录(象对禁用语的处理一样)的机能.
cmn: if (χmn= = 0) then {cmn= 0 ;} else {cmn= 1 ;}
以下的计算结果为d的时候,值越小表示二者越类似;计算结果为r的时候,值越靠近1表示二者越类似。
① 平均尤库里多距离的二乘法
② 平均距离法
③ 最大值距离法
④ 二值距离法
⑤ Dice Coefficient法
rij=2 x|Kij|∻(|Ki|+|Kj|)
⑥ Jaccards’s coefficient法
⑦ 皮尔森相关法
γij= Coυ(χi,χj) σiσj
⑧ 限定皮尔森相关法
γij= Coυ(χi,χj) σiσj
⑨ 斯皮尔曼相关法
⑩ 改良二值距离法
MapI (χmn) = cmn
MapU (χmn) : {
if (χmn= = 0) {
MapU (χmn) = 0;
} else
if (χmn in topN ) { //如果为重要属性
MapU (χmn) =BIG; //BIG是大于”1”的定数。
}else{
MapU (χmn) = SMALL; //SMALL是小于”1”的定数。
}
}
dij=1∻rij
ii :群(Clustering)算法
即将相类似的对象归为同一个群的算法.
以下涉及的7种群算法都将分两步实现.
第一步:对各个基本要素,使用10种距离计算值之一求出二者之间的距离.距离最近的两个
基本要素成为一个新要素.基本要素被称为叶,新要素则被称为分支.
第二步:实行递归处理.利用以下的方程式计算出与新要素间的距离,进而生成新要素。
下面用到2个基本方程式,方程式和系数的不同组合形成7种不同形式。
dxc=αadxa+αbdxb+βdab+γ|dxa –dxb (1)
dxc2=αadxa2+αbdxb2+βdab2+γ|dxa2 –dxb2 (2)
方程式表示从a和b出发,生成新要素x,并求出与要素c的距离。
① 群平均法
利用方程式(2)。 www.dxs56.com
系数:
αa= na / nc αb= nb / nc β=0 γ=0
② 重心法
利用方程式(2)。
系数:
αa= na / nc αb= nb / nc β= ー(na nb)/ nc2 γ=0
③ 最长距离法
利用方程式(1)。
系数:
αa= 0.5 αb= 0.5 β=0 γ=0.5
④ 可变法
利用方程式(2)。
系数:
αa= (1-β) / 2 αb= (1-β) / 2 β=定数 γ=0
⑤ 介质法
利用方程式(1)。
系数:
αa= 0.5 αb= 0.5 β=-0.25 γ=0
⑥ 最短距离法
利用方程式(1)。
系数:
αa= 0.5 αb= 0.5 β=0 γ=-0.5
⑦ Wood法
利用方程式(1)。
系数:
αa= (nx+na) / (nx+nc)
αb= (nx+nb) / (nx+nc) β=-nx / (nx+nc) γ=0
iii:分组(Grouping)算法
即将相类似的对象归为同一个组的算法。
从现有的组里抽样获取要素,利用类似算法求出对象与组之间的距离,找出最为类似
的组并将该对象归入该组。
iv:自然语言解析算法
自然语言解析是指将对象文章按单词的单位分割,并将其生成一个个的标签(tag),
进而选出必要的名词(如已知和未知的名词),计算出其出现频度,考虑其在文章中的位置,
文章的长度等因素,并进行关键字重复度处理.在必要的时候,可提供禁用词汇的管理机能
以及对现实生活中没有特别意义的名词不予登录(象对禁用语的处理一样)的机能.
预计开发产品的特点
① 关于算法
在对2.1.2中介绍的协调过滤系统的各种算法和上一节中介绍的各种数学模型进行分析后,我们在前期开发中进行了大量的模拟实验。
首先,协调过滤的算法可以分成3类。
其一,Active Collaborative Filtering。利用这一技术,互相了解的用户之间可以相互指定,(当然有安全保密上的限制),获得彼此有用的信息(包含电子邮件)。可以和这个领域之内的专家保持同步。这次列在预计开发范围之内。
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