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- 《密集结扎法对食管静脉曲张疗效的评价》一文的商榷
- 作者： 杨力 来源： 中华消化内镜杂志 年份： 2002 文献类型 ： 期刊 关键词： endoscopic 食管静脉 结扎法 《中华消化内镜杂志》 复发率 食管下段 随机对照研究 结扎环 曲张静脉 超声检查
- 描述： 《密集结扎法对食管静脉曲张疗效的评价》一文的商榷
- 随机森林算法在生物信息学中的应用研究
- 作者： 冯洁 来源： 电脑知识与技术(学术交流) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 二分类 集成随机森林 生物信息学 随机森林 非平衡数据
- 描述： 的有支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法。文章在研究一般RF算法的同时,进一步讨论了集成RF算法对于处理非平衡数据起到的突出作用,最后分析总结了一般随机森林算法和集成随机森林算法的优缺点。
- 随机振动环境中射击的命中率问题
- 作者： 包忠有 庄表中 扶名福 来源： 弹道学报 年份： 1990 文献类型 ： 期刊 关键词： 命中率 随机振动 射击
- 描述： 行进中的坦克,装甲车或航行中的舰、艇向目标射击时由于受路面或海浪的环境激励发生随机振动,导致炮弹或枪弹的出口速度发生随机变化。影响射击的命中率。本文假定:运动物体采用线性系统模型:垂直振动的速度远小于弹体的出口速度;文中讨论了射击偏差及若干提高射击命中率的分析方法。
- 零程过程的临界密度的数值模拟
- 作者： 曾仁芬 王英连 来源： 中州大学学报 年份： 2008 文献类型 ： 期刊 关键词： 随机动力学规则 并行动力学规则 ZRP模型 凝聚 临界密度 局域化系数
- 描述： 零程过程(Zero-Range Process以下简称ZRP)的临界密度是我们所关注的,在随机动力学规则下已经能解析得出,但在其他的动力学规则下还不能解析求解。我们引入了一个新的参量局域化系数来度量
- 自然树木风吹效果的分形模拟
- 作者： 聂庆华 来源： 科技信息：学术版 年份： 2007 文献类型 ： 期刊 关键词： L系统 树 植物图像 分形 随机性
- 描述： 为了使生成的植物图像更加形象逼真,文章给出了在分形的递归过程中,调用随机函数来模拟自然界中树木的方法和用Turbo C编写源程序。并能通过改变每根树枝负重的大小来偏离原方向一角度(负重越大,偏角越小)来实现树木的风吹效果。论文中还将随机性引入L系统,并给出了生成随机数的算法。
- 部分服务台异步单重休假M/M/c排队
- 作者： 成国庆 李玲 唐应辉 来源： 大学数学 年份： 2011 文献类型 ： 期刊 关键词： 单重休假 部分休假 拟生灭过程 条件随机分解
- 描述： 利用拟生灭过程和矩阵几何解的方法研究了只允许部分服务台异步单重休假的M/M/c排队系统,给出了系统的稳态指标的计算方法和条件随机分解结果,最后指出一些较简单的排队模型是本文的特例.
- 食管癌术前辅助化疗对术后效果的Meta分析
- 作者： 徐小华 杜忠仁 高永鑫 蔡尔慧 李克 来源： 汕头大学医学院学报 年份： 2011 文献类型 ： 期刊 关键词： 术前(新)辅助化疗 随机对照试验 食管癌 Meta分析
- 描述： 目的:通过Meta分析明确食管癌术前辅助化疗的价值。方法:用RevMan 5.0.2软件来完成Meta分析。结果:共有16项研究,2 594例患者纳入本分析,接受术前辅助化疗组与手术组1年生存率无
- 随机码调相脉冲多普勒引信抗干扰分析
- 作者： 袁汉钦 隋鉴 来源： 舰船电子工程 年份： 2011 文献类型 ： 期刊 关键词： 模糊函数 随机码 抗干扰
- 描述： 针对新型随机码调相脉冲多普勒引信的原理进行了分析,对随机码引信中的随机二相码的模糊函数进行了仿真分析,通过对该引信的抗干扰仿真,验证了该引信的具有强抗干扰能力。
- 一种新型基于FPGA的伪随机序列发生器设计
- 作者： 赵怡 余稀 来源： 电子技术与软件工程 年份： 2013 文献类型 ： 期刊 关键词： 线性反馈移位寄存器 FPGA 伪随机序列 可调
- 描述： 本文提出了一种具有可调特性的伪随机序列发生器,并使用硬件描述语言Verilog HDL和QuartusⅡ8.0进行描述和仿真电路。结果表明,该设计在线性反馈移位寄存器基础上,产生的随机序列具有3
- 基于Monte Carlo method的均衡度确定模型
- 作者： 朱颖 程纪品 来源： 计算机光盘软件与应用 年份： 2012 文献类型 ： 期刊 关键词： 随机数 蒙特卡罗方法 概率理论
- 描述： 蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法,是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，本文尝试建立警察服务平台的均衡度模型并用蒙特卡罗方法求解，实验结果可以满足一般的应用需求。