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李杏;
青岛理工大学;
建筑工程; 质量控制; 模糊事故树;
机译:基于故障树分析的模糊方法采矿事故风险分析模型
机译:基于改性模糊AHP的模糊故障树分析在工艺业中的火灾和爆炸模糊故障树分析
机译:瓦斯爆炸事故树的模糊数学分析方法研究
机译:基于模糊故障树分析的施工现场事故调查方法的开发
机译:基于模糊事件树方法的土石坝溃坝风险分析
机译:图6:(A)树导致的标准MP分析的98-基因座的类人猿(人科,灵长类动物,哺乳动物),使用莱赫托宁等人的修改的摘要构成的超级矩阵。 (2011)(参见细节“材料和方法”)以及相对植根狒狒后验概率(长度= 12092,CI = 0.7877,RI = 0.5597); 34022个字符是恒定的,并且简约信息的字符数等于4311。下面提供分支MP BS值。与外类群(狒狒)的非模糊值的唯一的字符已被保存的级联对准内; (B)的得分0.00084的平均一致树导致从巨猿(原始人类,灵长类动物,哺乳动物)的98座超级矩阵的二进制表示获得的5507棵的Hennigian森林的分析(见“材料和方法”为细节);狒狒被认为是最好的全祖征群。 “其他...” FORESTER的输出树文件(请参阅详细信息“材料和方法”),用于进一步的分析; (C)的分数0.00090的平均一致树导致从98个位点的类人猿(人科,灵长类动物,哺乳动物)的超级矩阵(见6.I的改性二进制表示导出的5339种树木的Hennigian森林的分析以及“材料和方法”的详细说明),但所有168棵,其中包含的分支(智人加PAN)已经从输入林中删除。 “其他...” FORESTER的输出树文件(参见“材料和方法”),用于进一步的分析。
机译:基于过去事故的故障树。事件的因子分析
机译:基于主动控制系统的事故预防和减少图像
机译:室内照明控制系统,用于例如机动车辆,具有处理器单元,该处理器单元分析获得的信息,并包括自适应逻辑,以基于分析的信息来主动控制车辆内的灯光模式
机译:基于随机树CNN的CNN图像分析方法和基于森林CNN的图像分析方法
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