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基于时控L系统的虚拟植物生长三维结构模型被引量：2: 2013年; 表现出植物生长过程的连续性,有效地描述植物根与冠两者间在生长速度上的关系,对虚拟植物生长模型研究有重要意义。为此,用时控L系统来描述植物的拓扑结构以及生长连续性的条件,依据异速生长模型和植物生长函数描述植物根与冠的生长关系,构建了基于时控L系统的虚拟植物生长三维结构模型。同时,通过对PlantVR平台的植物生长构建规则进行改进,实现了该模型在此平台上的仿真。仿真实验表明:该模型能够清晰地表现植物生长过程的连续性,有效地描述植物根与冠两者间在生长速度上的关系,并对植物生长可视化有一定的借鉴意义。; 敬松方逵沈陆明张晓玲; 关键词：虚拟植物

α-Lu<sup style=" margin-left:-10px;">¨</sup> roth展式若干度量性质: 2020年; 对于α-Lu?roth展式,在此篇文章我们研究了α-Lu?roth展式的一些度量性质,获得了该展式数字“0-1”律,基于该结果,得到了相应的重对数律,进一步完善了该展式的度量性质。作为交错Lu?roth展式的推广,该论文的结论包括了交错Lu?roth的相应的结果。; 李碧璇兰莎沈陆明

基于灰色关联度分析对合金收得率的研究被引量：2: 2019年; 本文选取钢铁提炼时转炉终点温度、转炉终点各金属含量、连铸正样各金属含量以及脱氧合金化时加入各物质的质量作为研究对象,定义了合金收得率的计算公式并计算不同环境下各样本的收得率,并分析不同钢种间收得率的差异性。然后利用边际影响模型分析计算公式中钢水重量和添加的合金料重量对收得率的影响,再建立灰色关联度模型考察其他未参与计算的指标是否会对元素收得率有所影响,根据各指标序列与元素收得率序列关联度大小排序。结果显示,影响碳、锰元素收得率的主要影响因素差别不大,程度大小依次为温度、碳化硅、石油增碳剂、转炉终点S和Mn元素占比。; 李碧璇朱可馨钟卓辉沈陆明; 关键词：灰色关联度模型

ARIMA模型在城市人才需求量预测中的应用被引量：1: 2019年; 本文通过对城市已有的年份的人才需求量数据进行实证研究。首先,通过聚类降维将职业分为五类,再对已有的人才需求量时间序列进行建模,用ARIMA模型进行拟合并预测,得到市场未来三年内的潜在人才需求量,具体表现为家政,安保、美容等行业的市场需求量最多,科学教育、法律等职业需求量较少,通过分析行业之间的特征与区别,对择业人员提出了最优建议。; 胡锐玲沈陆明; 关键词：聚类 ARIMA模型

基于逻辑回归的客户车险续保率研究: 2019年; 为提高客户的车险续保概率,对客户进行精准的画像分析,文章对客户基本信息进行筛选、剔除。对其进行量化处理,采用Logistic回归,得到Logistic回归方程,定性定量分析客户基本信息对是否续保的影响,并预测客户的续保概率。针对不同的客户对其采用不同的优惠、福利、服务方案,提高其续保率。; 胡锐玲贺嘉钰沈陆明; 关键词：逻辑回归

基于类二叉树的虚拟植物分枝结构三维重构被引量：2: 2011年; 为了有效的提取自然界分枝植物的生长规则,该文在深入研究L系统的基础上,提出了一种基于类二叉树结构的虚拟植物生长三维重构方法。该方法用类二叉树结构来简化分枝植株的生长规则,以L系统描述植株的拓扑结构;对实际树木的仿真结果表明,该方法能够有效地描述植物的生长规则,为植物生长规则的提取提供了一条新的途径。; 方逵敬松沈陆明陈演; 关键词：计算机仿真虚拟植物分形 L系统

基于关联分析对车险续保率的研究被引量：1: 2019年; 本文选取购买保险的客户的相关特性作为研究对象,基于关联分析以及逻辑回归等方法,对百姓在购买保险方面的续保率进行预测。首先对数据进行预处理,将可用变量转化为虚拟变量以做关联分析,本文分别对离散与连续两种不同类型的数据进行虚拟化处理,针对离散型数据可直接将离散化区间或属性直接转化为“项”,针对连续型数据,本文引入迭代二划分的思想,基于支持度与置信度对连续属性值进行最优区间划分,为每个不同的属性值创建一个新的项来得到连续型属性的虚拟变量。将量化关联规则后得到的数据,对其进行关联分析,选取强关联规则中包含“是否续保”变量的其他所有变量:车龄,续保年,被保险人年龄,新车购置价,签单保费,三者险保费6种因素作为续保的主要影响因子,利用Logistic回归模型得到这些影响因素与续保率之间的关系,再预测得到续保率,其拟合度为96.7%。而后构建Z统计量,借助统计推断可为客户定位其属性,以实现精准的客户画像。; 李碧璇文欣薇钟卓辉沈陆明; 关键词：逻辑回归

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沈陆明