检索结果-南通市图书馆

散文诗世界 2014年第8期 4-7页

作者：邵超河南诗歌学会河南散文诗学会周口市作家协会周口市诗歌学会河南商水县人大常委会

心房心房是心脏内部上面的两个空腔,在左边的叫“左心房”,在右边的叫“右心房”。这是医学上对“心房”比较专业的解释。无心研究医学,对“心房”我却有我的看法：心房真的有两间。一间小一点,住着开心。一间大点,住着不开心。错门。

关键词：散文诗文学文学作品现代文学

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邵超的诗(二首)

诗歌月刊 2004年第12期 75-76页

作者：邵超

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邵超的诗(8首)

资源导刊 2018年第7期 61-61页

作者：邵超中国诗歌学会河南诗歌学会河南散文诗学会

坑挖坑人转了一圈发现自己掉进了自己先前挖好的那个坑里何时挖的坑为谁挖的坑谁会掉进去

关键词：《邵超的诗(8首)》中国当代文学诗歌

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邵超的诗(5首)

诗歌月刊 2011年第1期 77-77页

作者：邵超

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一种新的基于SOM的数据可视化算法

计算机研究与发展 2006年第3期43卷 429-435页

作者：邵超黄厚宽北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

SOM(self-organizing map)所具有的拓扑保持特性使之可用来对高维数据进行低维展现,但由于数据间的距离信息在映射到低维空间中固定有序的神经元上时被丢掉了,因此数据的结构通常是被扭曲了的.为了更自然地展现数据的结构,提出了一种新... 详细信息

SOM(self-organizing map)所具有的拓扑保持特性使之可用来对高维数据进行低维展现,但由于数据间的距离信息在映射到低维空间中固定有序的神经元上时被丢掉了,因此数据的结构通常是被扭曲了的.为了更自然地展现数据的结构,提出了一种新的基于SOM的数据可视化算法——DPSOM(distance-preserving SOM),它能够按照相应的距离信息对神经元的位置进行自适应调节,从而实现了对数据间距离信息的直观展现.特别地,该算法还能自动避免神经元的过度收缩问题,从而极大地提高了算法的可控性和数据可视化的质量.

关键词：数据可视化 SOM MDS Himberg收缩模型位置可调SOM DPSOM

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一种新的基于ISOMAP的数据可视化算法

计算机研究与发展 2007年第7期44卷 1137-1143页

作者：邵超黄厚宽河南财经学院计算机科学系郑州450002 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

作为古典MDS算法的一个非线性扩展,ISOMAP算法能较好地对嵌入在高维欧氏空间中的低维非线性流形进行可视化.然而,ISOMAP算法不但要求数据具有良好抽样且位于单一流形之上,而且还依赖于难以有效选取的邻域大小,这极大地限制了该算法的实... 详细信息

作为古典MDS算法的一个非线性扩展,ISOMAP算法能较好地对嵌入在高维欧氏空间中的低维非线性流形进行可视化.然而,ISOMAP算法不但要求数据具有良好抽样且位于单一流形之上,而且还依赖于难以有效选取的邻域大小,这极大地限制了该算法的实际应用.为此提出了一种改进算法——GISOMAP,它采用MDS算法的一个变种来减弱长测地距离和"短路"边对距离保持的影响,不但能更好地对具有多聚类结构的数据进行可视化,而且对邻域大小也不再敏感,从而能更容易地得到实际应用.

关键词：数据可视化 ISOMAP GISOMAP 最小连通邻域图成本

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聚类集成研究综述

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 41-57页

作者：邵超润清晨河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450046

聚类分析作为数据研究领域的基本技术,旨在从无标签数据集中发现有意义的簇结构。由Kleinberg定理可知不存在能够学习任何数据集的基本聚类算法,即没有一种聚类方法能够正确地找到所有数据集的簇结构。聚类集成解决了这一固有挑战,通过... 详细信息

聚类分析作为数据研究领域的基本技术,旨在从无标签数据集中发现有意义的簇结构。由Kleinberg定理可知不存在能够学习任何数据集的基本聚类算法,即没有一种聚类方法能够正确地找到所有数据集的簇结构。聚类集成解决了这一固有挑战,通过组合多个聚类结果来探索高稳定性和鲁棒性的最终聚类。近些年来,提出了许多聚类集成技术,产生了解决实际问题的新方法以及新应用领域。从基聚类生成机制和共识函数设计两个维度对聚类集成技术进行了综述,分析了各种方法的优缺点并进行实验比较。最后针对当前的研究现状,讨论了未来的研究方向。

关键词：聚类集成基聚类共识函数

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基于通勤时间距离的流形聚类与可视化

计算机研究与发展 2015年第8期52卷 1757-1767页

作者：邵超张啸剑河南财经政法大学计算机与信息工程学院郑州450002

现有流形学习算法能比较好地学习和可视化高维数据的低维非线性流形结构,但对难以高效选取的邻域大小参数还比较敏感,且要求数据良好采样于单一流形.为了降低流形学习算法对邻域大小参数的敏感程度,并实现对多流形数据的良好聚类与可视... 详细信息

现有流形学习算法能比较好地学习和可视化高维数据的低维非线性流形结构,但对难以高效选取的邻域大小参数还比较敏感,且要求数据良好采样于单一流形.为了降低流形学习算法对邻域大小参数的敏感程度,并实现对多流形数据的良好聚类与可视化,提出了1种新的基于通勤时间距离的流形学习算法——CTD-ISOMAP(commute time distance isometric mapping).和欧氏距离相比,通勤时间距离以概率的形式综合考虑了邻域图上2点间的所有连接路径,不但更加鲁棒,而且还能表达数据的内在几何结构.因此,CTD-ISOMAP算法采用通勤时间距离能比较好地识别并删除邻域图中可能存在的"短路"边以及不同流形之间的连接边,从而能在更大的邻域大小参数范围内实现对流形数据的良好可视化,并提高对多流形数据的聚类效果.最后的实验结果证实了该算法的有效性.

关键词：流形学习等距映射聚类邻域大小通勤时间距离

双管聚合酶链反应技术在检测RHD基因中的应用

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中华妇产科杂志 2003年第4期38卷 223-225页

作者：邵超鹏深圳市输血医学研究所 518035

目的　探讨采用简易的分子生物学方法检测RHD基因纯合子和杂合子的有效性。方法　按美国基因序列数据库中的RHD盒子序列设计两对引物 ,分别检测RHD基因下游盒子和融合盒子 ,并引入一对内对照引物 ,建立双管聚合酶链反应 (PCR)技术用于检... 详细信息

目的　探讨采用简易的分子生物学方法检测RHD基因纯合子和杂合子的有效性。方法　按美国基因序列数据库中的RHD盒子序列设计两对引物 ,分别检测RHD基因下游盒子和融合盒子 ,并引入一对内对照引物 ,建立双管聚合酶链反应 (PCR)技术用于检测RHD基因合子型。同时以经典的限制性片段长度多态性 (RFLP)方法作对照。共检测 30份Rh血型D抗原 (RhD)阳性、阴性及弱D表型个体的全血DNA样品。结果　 30份血DNA样品中 ,2 9份样品双管PCR法和RFLP法检测结果完全一致 ,并分别与样品的血清学血型相吻合 ;对其中的 1例弱D表型血DNA样品 ,PCR和RFLP法均鉴定为RHD阴性纯合型 (RHD- RHD- ) ,显示该个体拥有一条RHD- 单倍体 ,但RHD下游盒子检测出现假阴性。结论　双管PCR法是简易而有效的基因检测方法 ,可用于RHD合子型鉴定 ,在临床上可以预测胎儿的RhD血型。

关键词：双管聚合酶链反应技术检测 RHD基因基因杂合子纯合子

基于进化规划的Markov随机场参数的估计

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模式识别与人工智能 2006年第2期19卷 143-148页

作者：邵超黄厚宽于剑北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

在应用 Markov 随机场作为先验模型对图像进行贝叶斯估计时.配分函数的难以计算使得对 Markov 随机场参数的估计存在着很大困难.为此,本文提出一种新的基于进化规划的参数估计法。该方法采用进化规划来寻求合适的参数.使得由该参数得到... 详细信息

在应用 Markov 随机场作为先验模型对图像进行贝叶斯估计时.配分函数的难以计算使得对 Markov 随机场参数的估计存在着很大困难.为此,本文提出一种新的基于进化规划的参数估计法。该方法采用进化规划来寻求合适的参数.使得由该参数得到的生成图像和原始图像间的差异最小.该方法不仅可避免配分函数计算上的困准.而且从该参数出发还可得到最相似于(可完全吻合)原始图像的生成图像.在这一点上.该方法要明显优于以往传统的甚于似然函数的参数估计法.如极大伪似然法.最终的实验结果也证实了该方法的可行性.

关键词： Markov随机场 Gibbs分布 Gibbs抽样进化规划