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府河赤眼鳟的生长和种群结构特征被引量：7: 2006年; 通过对采自长江一级支流府河孝感段不同月份的267尾赤眼鳟标本的解剖资料，研究了府河水系赤眼鳟的年龄、生长及其种群结构特征。赤眼鳟的体长与体重呈幂函数关系：W=1×10^-5,L^3.0227；生长方程为：L1=472．9[1-e^-0.192（t＋0.6029）]，Wt=1640．14[1-e^-0.192（t＋0.6029）]^3.0727。种群年龄结构为1—9龄，捕获个体主要为2～3龄，二者合计占到82．77％；种群的雌雄性比为1．07：1，接近于1：1；最小性成熟年龄为2龄。体重生长拐点年龄t=5．86龄，捕捞年龄偏低，应提高捕捞规格，以充分利用资源，同时要加强资源保护。; 杨明生陈金安黄孝湘李建华; 关键词：年龄种群

ROC分析技术在机器学习中的应用被引量：19: 2007年; ROC(受试者工作特征)分析技术是一种用来衡量分类算法和图示它们性能的技术。与传统的正确率相比,ROC分析更能够全面地描述分类算法的分类性能。该方法具有可信度高,描述客观精确,特别是不受数据环境影响等优势。对国内外这一方法的研究成果进行了较为系统地介绍,详细分析了它的优缺点,最后对这一技术的发展进行了展望。; 张晓龙江川骆名剑; 关键词：ROC分析正确率

基于IF-THEN规则的决策树裁剪算法被引量：7: 2005年; 决策树是机器学习和数据挖掘领域中一种基本的学习方法。文中分析了C4.5算法以及该算法不足之处,提出了一种决策树裁剪算法,其中以规则信息量作为判断标准。实验结果表明这种方法可以提高最终模型的预测精度,并能够很好克服数据中的噪音。; 张晓龙骆名剑; 关键词：决策树

基于AUC的SVM多类分类方法的研究被引量：3: 2007年; AUC(ROC曲线下面积)评价标准已经广泛地用于度量机器学习中各种分类算法在两类数据集上的分类性能。首先介绍了SVM(支持向量机)多类分类方法,然后对AUC方法进行了系统地介绍,最后通过实验来比较各种SVM多类分类方法在多类别数据集上的AUC的值。实验结果表明,AUC值和核函数和多类转换方法的选取都有着密切的联系。; 张晓龙江川; 关键词：支持向量机 AUC 核函数

基于RBF核的SVM学习算法的优化计算被引量：51: 2006年; 在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性搜索法和网格搜索法,提出了一种双线性网格搜索法。实验表明,双线性网格搜索法能有效地结合双线性搜索法训练量小和网格搜索法学习精度高的优点,提高学习精度和学习性能。; 李琳张晓龙; 关键词：支持向量机 RBF核参数优化

Unique—MU(2)和SYM-MU(2)的结构和复杂度被引量：1: 2005年; SAT问题(可满足性问题)是计算机科学的核心问题,研究SAT问题的方法很多,利用极小不可满足公式的性质来研究SAT问题是近几年兴起的一个热点研究方向.文章主要利用(1,*)-消解和分裂方法研究了差为2的唯一极小不可满足公式集(Unique-MU(2))和差为2的对称极小不可满足公式集(SYM-MU(2))的结构和复杂度.; 徐小萍; 关键词：复杂度

赤眼鳟繁殖生物学研究被引量：23: 2005年; 赤眼鳟在长江流域曾广为分布,是一种重要的江河经济鱼类。2002～2004年,对产于长江一级支流府河孝感段及其附属湖泊,如野猪湖、王母湖和府河的一级支流———环河中的赤眼鳟进行了多次资源调查。通过对采自不同月份的186尾赤眼鳟标本进行解剖,测量了Ⅳ～Ⅴ期卵巢中卵母细胞的直径。Ⅳ期末卵巢中,Ⅱ～Ⅲ时相的卵细胞直径为0.39～0.52mm,卵细胞数占7.4%;IV～V时相的卵细胞直径为0.94～1.04mm,卵细胞数占92.6%;测定周年性成熟系数,其峰值出现在7月,雌鱼平均为28.8%,雄鱼为1.27%,刚产过卵的Ⅵ期卵巢,性成熟系数仅为0.78%,其卵巢切片显示很少见到Ⅲ、Ⅳ时相的卵母细胞。根据测定的卵母细胞的直径和性成熟系数可以推断,赤眼鳟的产卵类型应为一次型而不是分批产卵型。解剖的186尾标本,其中雌鱼96尾,雄鱼90尾,性比为1.07∶1,接近1∶1。对赤眼鳟的繁殖与保护应该引起高度关注。; 杨明生陈金安黄孝湘李建华; 关键词：生物学研究繁殖产卵类型细胞数雌鱼雄鱼

几个推广的粗糙集概念之间的关系: 2005年; 在Nanda和Majumdar提出的模糊粗糙集和粗糙模糊集,及Atanassov提出的直觉模糊集的意义下,综合讨论了这几个推广的粗糙集概念的格性质及它们之间的相互关系.; 张金玲; 关键词：粗糙模糊集模糊粗糙集直觉模糊集 FUZZY格格同态

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湖北省教育厅重点项目(2004D006)