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流水安全法─—一个面向软件流水技术的新的数据相关性分析方法 被引量:2
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作者 汤志忠 张赤红 乔林 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第S1期201-206,共6页
软件流水是一种很有效的指令级并行优化技术,而能否进行尽可能精确的数据相关性分析是决定软件流水优化效果的一个非常重要的因素.本文通过分析软件流水技术本身的特点,从保障软件流水安全为出发点,导出了一组更严洛有效的相关方程... 软件流水是一种很有效的指令级并行优化技术,而能否进行尽可能精确的数据相关性分析是决定软件流水优化效果的一个非常重要的因素.本文通过分析软件流水技术本身的特点,从保障软件流水安全为出发点,导出了一组更严洛有效的相关方程和限制不等式,大大提高了相关性判别的能力,最后与现有工作进行了比较,并用一个例子加以验证. 展开更多
关键词 数据相关性分析 指令级并行 软件流水 并行优化编译
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2003年北京市SARS疫情空间相关性分析 被引量:37
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作者 武继磊 王劲峰 +1 位作者 孟斌 刘旭华 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期97-101,共5页
空间数据相关性分析是针对具有空间属性的事物之间的相互关系进行有效的认知和解释,以便于辅助预测与调控的方法手段.SARS疾病的突然爆发与蔓延,为区域的发展带来极大的损失,有效认识SARS疫情的空间过程,对于其防治的决策具有重要意义.... 空间数据相关性分析是针对具有空间属性的事物之间的相互关系进行有效的认知和解释,以便于辅助预测与调控的方法手段.SARS疾病的突然爆发与蔓延,为区域的发展带来极大的损失,有效认识SARS疫情的空间过程,对于其防治的决策具有重要意义.本文利用北京市公布的SARS病例数据,采用空间数据相关性分析手段,试图分析出SARS的空间过程.结果发现,整个SARS的空间聚集状态存在两个转折点,即人群对疾病的恐慌并迁移引起的疫情扩散和对疫情采取有效防治策略、定点医院的成立后疾病的空间聚集,及后期疾病得到有效控制,呈现零星发作状态而出现空间扩散趋势.新增病例的热点探测证实了空间聚集度的变化趋势,而以街道社区尺度进行的密切接触者的热点探测分析则表明:SARS的空间传播,最早应该是一级热点区域(主要分布在二环内)随机分布状态,后随着人群的空间分布与流动,而出现与人群分布相关的热点区域分布状态. 展开更多
关键词 SARS 空间过程 空间数据相关性分析 北京市
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软件流水领域多维数组数据相关性的测试
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作者 乔林 黄维通 +1 位作者 孟威 汤志忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第20期48-50,97,共4页
体差不等式测试为适用于软件流水领域的高维数组数据相关性分析算法,通过使用更严格的限制条件,该算法可以获得比传统数据相关性分析方法更精确的结果。文章展开该算法的实验研究。实验表明,虽然体差不等式测试算法只能针对实可行解域... 体差不等式测试为适用于软件流水领域的高维数组数据相关性分析算法,通过使用更严格的限制条件,该算法可以获得比传统数据相关性分析方法更精确的结果。文章展开该算法的实验研究。实验表明,虽然体差不等式测试算法只能针对实可行解域进行数据相关性分析,但所得到的结果仍然与实际情况相吻合。对于科学计算循环中出现的大多数数据相关性判定问题,使用体差不等式测试算法可以获得很好的效果。 展开更多
关键词 软件流水 数据相关性分析 相关体差向量 体差不等式测试
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美国煤炭工业发展和煤矿安全相关性数据分析研究 被引量:3
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作者 樊劭 《中国煤炭》 北大核心 2016年第8期118-123,共6页
梳理美国煤矿安全发展历程,以SPSS软件对美国煤炭产量、井工矿产量比重、煤矿数量、小煤矿数量、从业人员数量、机械化程度、人均煤炭产量等代表煤炭工业发展水平的重要因素和煤矿死亡人数、百万吨死亡率的相关性进行了数据分析,找出影... 梳理美国煤矿安全发展历程,以SPSS软件对美国煤炭产量、井工矿产量比重、煤矿数量、小煤矿数量、从业人员数量、机械化程度、人均煤炭产量等代表煤炭工业发展水平的重要因素和煤矿死亡人数、百万吨死亡率的相关性进行了数据分析,找出影响煤矿安全状况的主要因素,为我国推进煤炭工业改革、夯实煤矿安全基础提供借鉴。 展开更多
关键词 相关性数据分析 煤炭工业发展水平 煤矿安全 美国煤炭工业
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基于Spearman-GCN-GRU模型的超短期多区域电力负荷预测 被引量:12
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作者 吴军英 路欣 +4 位作者 刘宏 张彬 柴守亮 刘蕴春 王佳楠 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第6期131-140,共10页
为提升多区域电力负荷的预测精度,聚焦于多区域电力数据的时空相关性分析,提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型。该模型通过Spearman相关系数分析不同区域电力负荷的时空相关性,构建Spearman邻接矩阵并输入... 为提升多区域电力负荷的预测精度,聚焦于多区域电力数据的时空相关性分析,提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型。该模型通过Spearman相关系数分析不同区域电力负荷的时空相关性,构建Spearman邻接矩阵并输入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)提取数据中的空间特征和时序特征,最后由多层感知机(multilayer perceptron,MLP)解码输出预测结果。与基于距离邻接矩阵的模型进行对比,验证了SpearmanGCN-GRU模型的可行性。在模型的预测精度上,与传统统计模型和神经网络模型相比,Spearman-GCNGRU模型在通用的评价指标中均取得最优结果。就均方根误差(root mean square error,RMSE)而言,SpearmanGCN-GRU模型与神经网络模型GRU、GCN和深度神经网络(deep neural network,DNN)相比,RMSE指标分别下降了13.90%、11.66%和8.36%,验证了模型具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 多区域电力负荷预测 电力数据时空相关性分析 Spearman相关系数 图卷积神经网络 门控循环单元
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归一化植被指数研究 被引量:10
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作者 张姗 《绿色科技》 2019年第20期25-28,共4页
针对归一化植被指数(NDVI)在国际和国内研究中的应用及与其他数据的结合情况,对NDVI在不同研究领域中的深化应用及研究的最新进展进行了简要介绍。同时通过一些案例的分析,得到了NDVI数据与其他数据结合研究的基本思路和方法论,在研究... 针对归一化植被指数(NDVI)在国际和国内研究中的应用及与其他数据的结合情况,对NDVI在不同研究领域中的深化应用及研究的最新进展进行了简要介绍。同时通过一些案例的分析,得到了NDVI数据与其他数据结合研究的基本思路和方法论,在研究现状方面,基于当前较为普遍的相关性分析,做深入的研究与探讨,在值检验方法方面,对NDVI在不同的研究方向中的值检验方法进行了简要分析,主要涉及到的就是显著性检验,最后结合研究现状和NDVI的局限,对当前研究进行了总结,以对后续研究提供想法。 展开更多
关键词 归一化植被指数 值检验 研究方法 数据结合及相关性分析
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