人工神经网络降雨预报

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向量空间模型是最具代表性的信息检索模型之一，用统计词频表示出特征项在文档和查询当中的权重，文档和提问之间的相关度可有各自向量在向量空间中的相对位置决定。该模型将非结构化的文本信息表示成向量形式，采用基于统计学的词加权处理模式，改进了模型的检索结果，并定量化地判断系统中所有文档与某一提问的相关度的大小，并按相似度值的降序排列方式输出结果文档。

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Rankingis 各种应用程序如信息检索、 自然语言处理、 计算生物学和社会科学中的重要问题。对排名对象根据 theirdegrees 的相关性和重要性，提出了许多的排名方法。超出这两个目标，多样性具有推公认的排名的一个重要标准。排名结果将传达尽可能少的冗余信息成为可能，并涵盖尽可能多方面。然而，现有的排名方法采取懒汉的多样性，或者单独处理一些启发式算法。本文介绍了一种新的方法，流形排名汇点 （MRSPs），以解决多样性以及关联和在排名中的重要性。具体来说，我们的方法使用一个流形，排名在 datamanifold，可以自然地找到最相关和最重要的数据对象的过程。与此同时，转动到汇点在 datamanifold 上排名对象，我们可以有效地防止多余物体接收 highrank。MRSP 不仅显示了很好的收敛性，而且也有一个有趣和令人满意的最优化解释。我们应用 MRSP twoapplication 任务、 更新总结和查询的建议，wherediversity 在排名中的极大关注。在这两个 taskspresent 相比，现有 rankingapproaches MRSP 表现强劲实证上的实验结果。

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