相关性原则

摘要： 针对模具电极数控加工和电火花加工两个阶段的调度问题,建立了具有批处理和相关性特征的数学模型。以模具零件拖期量最小为目标,将模具电极调度问题的求解分为批处理和批调度两个层次,第1层提出根据相关性原则解决批处理问题,并设计出相关性优先分批算法;第2层提出采用遗传算法解决批调度问题,并提出一种基于动物配种的策略对传统的遗传算法进行了改进。基于Matlab软件,开发出模具电极调度程序,实现了上述两个层次的求解过程,并在24种仿真算例下进行了实验测试。结果表明,所设计的模具电极调度算法能有效的解决模具电极批处理和批调度问题;所提出的配种策略能显著提高传统遗传算法的求解质量,使样本内的模具零件拖期量最多减少16.71%。

摘要： 针对惯导系统定位误差随时间累积的问题,提出了一种基于仿射变换的地磁匹配定位算法.通过平方差算法建立匹配轨迹与实测的地磁场特征值的相关性约束,对约束函数进行泰勒展开和离散化,并引入仿射变换模型.将约束函数转化为曲线的位移、角度和伸缩误差的多变量指标函数.根据相关性原则,将地磁匹配问题转化为解非线性方程组.采用Mathematica中的迭代和数值求解方法解非线性方程组,将求得的解输入到MATLAB中进行匹配定位.实验表明,匹配轨迹的最终定位点与真实轨迹的终点相差293.3 m,匹配轨迹与真实轨迹之间的经纬度误差分别为0.003°、0.0004°,证明此算法具有一定的可行性.

摘要： 结合流体力学课程特点与教学实践,提出构建流体力学课程思政内容的相关性原则和思政教学内容的切入方式.从思政内容的契合度、切入方式的合理性、讲授时间的适度性、思政内容的必要性等方面,对流体力学课程思政的实践效果进行调查.最后,从教学思政的实践过程中凝练出"适当引入、适时切入、高度契合、正确引导"的经验总结.

摘要： 哲学家们经常讨论古德曼蓝绿悖论导致了卡尔纳普的归纳逻辑程序时代的终结.事实上,卡尔纳普主要考虑的是现实世界里我们所假定的概率问题的应用价值,并指出可以把归纳逻辑看作纯归纳逻辑,就像数学可分为纯数学和应用数学一样,主要研究概率的逻辑规则或推理规则,包括菲内蒂的表示定理、语言不变性原则和谱系可交换性原则等,并以此来回避蓝绿悖论.纯归纳逻辑和应用归纳逻辑相互交织,可以把纯归纳逻辑看作是数学逻辑的一部分,特别是不确定性推理的一个分支,数学家们所得的结论可能比纯技术的数学定理具有更广泛的意义.

摘要： 相关性原则是维吾尔语主要的构词原则。根据加缀前后概念之间的关系,维吾尔语名词构词法可以被分为:以物观照人、以行为观照主体、以行为观照工具、以行为观照对象、以物观照物、以行为观照处所、以特征观照事物或人。由此看出维吾尔族 注重分析空间事物之间的关系,是一种分析性的、抽象的、机械性的思维方式。

摘要： 哲学家们经常讨论古德曼蓝绿悖论导致了卡尔纳普的归纳逻辑程序时代的终结。事实上,卡尔纳普主要考虑的是现实世界里我们所假定的概率问题的应用价值,并指出可以把归纳逻辑看作纯归纳逻辑,就像数学可分为纯数学和应用数学一样,主要研究概率的逻辑规则或推理规则,包括菲内蒂的表示定理、语言不变性原则和谱系可交换性原则等,并以此来回避蓝绿悖论。纯归纳逻辑和应用归纳逻辑相互交织,可以把纯归纳逻辑看作是数学逻辑的一部分,特别是不确定性推理的一个分支,数学家们所得的结论可能比纯技术的数学定理具有更广泛的意义。

摘要： 本文从系统论的角度对物资集约化管理进行分析,将物资的计划、采购、配送、运输、仓储、使用等视为一个系统,而物资的集约化程度是系统效应的反映.运用系统论的整体性原则、相关性原则、环境适应性原则对物资集约化管理进行分析,为物资集约化的发展提供一定的参考.

摘要： 向决策者或会计信息使用者提供有用的会计信息,其信息的相关性是质量要求的关键之一.相关性的质量标准,是金计信息有用性、可评价性和可预测性的综合.文章以2014年修订的《企业会计准则——基本准则》为依据,研究会计信息质量相关性原则的理论和实践.内容主要有会计信息相关性的定义、会计信息相关性的适用标准、会计信息相关性的制约因素和会计信息相关性原则在会计实践中的贯彻应用.

摘要： 从中学英语课堂教学的实际出发,重点探讨了相关性理论应用于英语课堂教学的原则.教师在传授语言知识和技能的过程中,必须将英语学习和中学生的生活或未来工作关联起来,以提高学生英语课堂学习的积极性和参与度.

摘要： 本发明实施例提供了一种生成相关性映射字典及其验证相关性的方法和相关装置，生成相关性映射字典的方法，包括：采集训练样本，所述训练样本包括样本图像与样本文本；对所述样本图像进行分类，获得图像类别；依据所述图像类别对所述样本文本进行分类，获得文本类别；根据所述图像类别与所述文本类别之间的映射关系生成相关性映射字典。相关性映射字典中明确了相关性，作为先验知识，使得后续验证时可以确定图文之间是否具有相关性，而并非相关程度，从而提高了验证相关性的精确度，从而在搜索场景中可以提高网页中图像及其相关文本之间的相关性，从而保证搜索到与查询词相关的图像，提高搜索的质量。

摘要： 本申请公开了一种类目相关性预测网络训练及类目相关性预测方法、装置及设备。所述类目相关性预测网络训练方法包括：基于搜索文本及其对应的对象类目文本生成训练样本，在每轮训练中：将训练样本的搜索文本特征与用户行为不确定性特征融合，得到训练样本的搜索侧融合特征；将训练样本的对象类目特征与用户行为倾向性特征融合，得到训练样本的对象侧融合特征；根据搜索侧融合特征与对象侧融合特征之间的距离，确定搜索文本与当前计算对象所属的类目之间的相关程度数据。所述类目相关性预测方法使用所述类目相关性预测网络预测对象所属类目与搜索文本的相关性。采用所述方法，解决了难以准确预测搜索文本与对象所属类目之间的相关程度数据的问题。

摘要： 一种相关性平行比对方法及相关性运算装置，适用于光学导航装置。所述相关性平行比对方法包括：产生对应参考影像的参考阵列以及对应撷取的第一比较影像的比较阵列；储存参考阵列至第一记忆库，并对应地以该参考阵列的第i行作为索引参考阵列的第i行中多个参考像素值的索引标签；储存比较阵列至第二记忆库，并对应地以该比较阵列的第j行作为索引比较阵列的第j行中多个比较像素值的索引标签；利用行索引标签读取第二记忆库内的该些比较像素值和第一记忆库内相对应该些参考像素值，并同时计算参考阵列和比较阵列间的相关性系数，以产生一L×M相关系数阵列，其中L、M、i及j皆为正整数。

摘要： 本发明涉及用于根本原因分析的结构相关性与交叉功能相关性的结合。提供一种增强维修诊断的方法，所述维修诊断是用于对车辆中的识别问题的根本原因分析。从记忆存储器件中获得以前维修车辆的维护修理数据。根据各车辆的维护修理历史来编译维修数据。识别在编译的维修数据内的在预定时段内进行至少两次维护修理的各车辆。识别在各次维护修理期间被维修零件的组合。确定表示各组合在编译的维修数据中出现次数的计数。识别具有大于预定阈值的计数的组合。作出具有大于预定阈值的计数的任何组合是否存在于结构分类数据库中的判断。通过将不存在于结构分类数据库中的所选的组合赋予给功能分类数据库，更新功能分类数据库。

摘要： 跨语言相关性判断装置，包括：数据库，其存储有包括多个句子的数据；关系判断单元，其计算在所述数据库中一特定词出现在输入的两个词之间的次数，并基于以计算出的次数为一假想空间中的坐标值的坐标的位置，判断所述两个词在概念上是否为层次关系或并列关系，所述假想空间具有表示所述特定词的出现次数的轴。

摘要： 本发明实施例提供了一种生成相关性映射字典及其验证相关性的方法和相关装置，生成相关性映射字典的方法，包括：采集训练样本，所述训练样本包括样本图像与样本文本；对所述样本图像进行分类，获得图像类别；依据所述图像类别对所述样本文本进行分类，获得文本类别；根据所述图像类别与所述文本类别之间的映射关系生成相关性映射字典。相关性映射字典中明确了相关性，作为先验知识，使得后续验证时可以确定图文之间是否具有相关性，而并非相关程度，从而提高了验证相关性的精确度，从而在搜索场景中可以提高网页中图像及其相关文本之间的相关性，从而保证搜索到与查询词相关的图像，提高搜索的质量。

摘要： 本申请公开了一种类目相关性预测网络训练及类目相关性预测方法、装置及设备。所述类目相关性预测网络训练方法包括：基于搜索文本及其对应的对象类目文本生成训练样本，在每轮训练中：将训练样本的搜索文本特征与用户行为不确定性特征融合，得到训练样本的搜索侧融合特征；将训练样本的对象类目特征与用户行为倾向性特征融合，得到训练样本的对象侧融合特征；根据搜索侧融合特征与对象侧融合特征之间的距离，确定搜索文本与当前计算对象所属的类目之间的相关程度数据。所述类目相关性预测方法使用所述类目相关性预测网络预测对象所属类目与搜索文本的相关性。采用所述方法，解决了难以准确预测搜索文本与对象所属类目之间的相关程度数据的问题。

摘要： 本公开的实施方式提供了一种相关性预测模型训练方法，包括：获取训练样本集；其中，所述训练样本集包括基于采集到的用户对搜索结果的点击数据构建的第一训练样本集，以及由人工标注相关性结果的第二训练样本集；任一训练样本包括由搜索项与搜索结果构成的样本对；将所述第一训练样本集中的第一样本对输入所述相关性预测模型训练，获得第一轮训练后的相关性预测模型；将所述第二训练样本集中的第二样本对输入所述第一轮训练后的相关性预测模型进行再次训练，获得第二轮训练后的相关性预测模型。在以上过程中，可以提高模型的预测效果，大大缓解了样本构建时的偏差带来的预测效果较差，以及预测效果与时效性能无法兼顾的问题。

摘要： 本发明提供了一种基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统。该方法包括：判断各炉管时序数据中各时刻相邻时间点之间是否具有温度连续下降的趋势；沿时间序列统计每个时间点之前不满足温度连续下降趋势的时间点数量，以该数量为依据进行分组，得到若干同趋势的温度变化区间；对区间进行筛选；将最终筛选出的区间认定为发生拉裂事故的区间；对发生了拉裂事故的区间进行系统预警。本发明提供的基于时间相关性空间相关性的水冷壁拉裂识别方法及系统能够实现在拉裂事故发生的初期实现精准识别。

摘要： 本申请公开了一种相关性识别模型的训练方法、相关性识别方法及设备，属于计算机技术领域。方法包括：控制神经网络模型确定样本文本对中的两个样本文本的预测相关性；从知识图谱中采样出任一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，任一个样本文本对应的第一文本与任一个样本文本相关，任一个样本文本对应的第二文本与任一个样本文本不相关；基于至少一个样本文本对应的第一文本和第二文本中的至少一项，以及标注相关性和预测相关性，训练神经网络模型得到相关性识别模型。相关性识别模型不仅能识别两个样本文本之间的相关性，还能学习样本文本与第一文本之间的相关关系和/或样本文本与第二文本之间的不相关关系，提高了泛化能力。