【摘 要】
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海量高维传感器数据受网络环境扰动较大，导致其异常值检测难度较大，提出基于BIRCH聚类算法的高维传感器数据异常检测方案。推算节点对应的一阶差分信号序列，信号矢量通过多跳路由传输至网关节点，将空间相关性强的传感器节点划分在同一簇内，采集完整的高维传感器数据；利用分割点预设得到传感器数据特征属性候选分割点，挑选信息增益最大的点为最佳分割点；将传感器数据序列的中位数异常看作异常检测判定条件，利用BIRC
【基金项目】
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四川省教育厅重点项目（15ZA008）；
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海量高维传感器数据受网络环境扰动较大，导致其异常值检测难度较大，提出基于BIRCH聚类算法的高维传感器数据异常检测方案。推算节点对应的一阶差分信号序列，信号矢量通过多跳路由传输至网关节点，将空间相关性强的传感器节点划分在同一簇内，采集完整的高维传感器数据；利用分割点预设得到传感器数据特征属性候选分割点，挑选信息增益最大的点为最佳分割点；将传感器数据序列的中位数异常看作异常检测判定条件，利用BIRCH聚类算法中的聚类特征和聚类特征树计算节点特征属性，将数据聚类结果拟作球形簇状架构，输出高维传感器数据序列中的异常数据。仿真结果证明，该方法的异常节点检出率在95%以上，误报率为0.35%,异常检测耗时在1.5 min以内。
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目的 建立HPLC-ELSD法测定硫酸庆大霉素中有关物质含量的不确定度评定方法。方法 建立不确定度评定的数学模型，分析影响测定结果不确定度的主要来源，并计算出各影响因素的不确定度分量。结果 置信概率P为95%时，西索米星、小诺霉素、其他最大单个杂质与其他总杂质的扩展不确定度分别为：0.2%、0.1%、0.1%、0.5%,并对相应测量结果进行表述：（3.4±0.2）%、（1.1±0.1）%、（1.8
当前检测网络中存在的异常流量是防止异常流量攻击网络的有效策略之一。本文首先建立了网络流量稳态模型，挖掘并剔除了了网络流量中存在的坏数据。然后通过S变换及其逆变换重构网络流量数据，提高了检测精度。最后，提取网络流量特征，在此基础上完成了网络流量异常检测。实验结果表明，所提方法可适用于不同类型网络流量的异常检测，具有良好的检测性能。
在基础教育中,数学是一门重要学科,它在培养和提高学生的思维能力方面起着举足轻重的作用。单元整体教学是一种重要的课堂教学方式,在小学数学教学中得到了普遍的运用。要使学生更好地理解和体会到这些知识,就必须指导他们进行深度学习。在深度学习的环境中,如何提升小学数学单元整体教学设计与实施有效性是当前的一个热门课题。为此,论文探讨了深度学习下的小学数学单元整体教学设计及实施策略。
试验旨在考察不同淀粉种类对虹鳟（Oncorhynchus mykiss）幼鱼生长性能、血清生化指标、肝脏糖代谢酶、肝脏组织学和摄食后血糖含量的影响。选用木薯淀粉、小麦淀粉、豌豆淀粉和玉米淀粉为淀粉源,设置相同的淀粉水平（15%）,配制4组等氮等脂饲料,饲喂初始体重（7.7±0.1） g的虹鳟56d。结果表明,木薯淀粉组增重率最高（1049.3%）,饲料系数最低（0.83）。各组脏体比、肝体比、全鱼
＜正＞1.函数概念的产生十四世纪时,法国数学家尼克拉·奥莱斯姆（Nicole Oresme,1320-1387）在研究物体运动时,在其著作《论质量与运动的形态幅度》（1350）中提出了所谓的"形态幅度",即一种画在底线（也称经度,longtitude）上的所有垂线（也称纬度,latitude）组成的几何图形.这里,他用底线表示时间,垂线表示每个时刻的速率.但
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