夾布娃娃

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夾布娃娃范文第1篇

蟾蜍試圖吞食甲蟲幼蟲

它們的幼蟲不吃別的東西，而且它們有著幾乎百分之百的捕食成功率。它們誘惑它們的捕食者，吸引它們接近并捕捉它們。當長長的粘舌頭伸過來的時候，幼蟲躲開襲擊并用它的邪惡的鉤形嘴咬住它的捕食者，然后懸掛在上面并且吞食活著的捕食者。成年的甲蟲有著更加多變的飲食，但是它對于捕食兩棲動物依然非常熟練。它跳到獵物的后背上，并且咬一口來麻痹它們，這樣能讓它悠閑的進行吞食。

成年甲蟲捕食青蛙

這些可怕的行為已經被以來自色列大學特拉維夫大學的Gil Wizen和Avital Gasith所記載。Gasith在四年前發現了這些甲蟲的習性，當時他在野外發現了幾個幼蟲襲擊青蛙。現在他和Wizen已經了解了它的捕食策略。這些幼蟲通過交替的揮動觸須和移動嘴巴來吸引兩棲動物，當捕食者接近的時候它的嘴巴移動的越來越

快。這種行為揭示了一個事實：兩棲動物采用非常簡單的捕食方案，注意移動物體，襲擊小個頭獵物躲開大個頭。晃動的小個頭幼蟲理所當然的成為了兩棲動物的捕食目標，它們接近并且進行捕食。

兩棲動物的舌頭是非常迅速的，只需要十分之一秒的時間來伸出并展開。幼蟲的速度更快，它在被捕捉到之前抓住兩棲動物的表皮，而且在把自己重新調整到一個更加舒適的位置之后就開始吞食。開始它表現的像一只寄生蟲一樣吸食獵物的體液，然后就開始咀嚼，最終獵物就只剩下骨頭了。

甲蟲一直都是勝利者。在幾乎400次的對峙中，兩棲動物只有幾次成功的把幼蟲吞到嘴中。即使那樣，它們很快就吐出了幼蟲，幼蟲快速的翻轉到兩棲動物身上。一只蟾蜍甚至成功的吞下了一只幼蟲，幼蟲在它的胃中蠕動了兩個小時。不知為什么，最終這只蟾蜍把幼蟲吐了出來。這只幼蟲很顯然沒有受到傷害，它殺死并吃了剛剛吞下它的那只蟾蜍。

幼蟲發育經過三個階段，并且在每個階段它都殺死一只新的獵物。一旦它吃了獵物，它就找到一個隱蔽的位置褪下它的硬皮。它身體長大并且繼續引誘新的兩棲動物來為它下一個生長階段補充營養。

當甲蟲成年，它們通常在白天和兩棲動物共享潮濕的棲息地，只在晚上捕食它們。Wizen和Gasith在野外發現了三只甲蟲正在從后面咀嚼蟾蜍。在實驗室了他們觀察到甲蟲咬住兩棲動物的背部，當它的猛烈蹦跳的獵物試圖驅逐它的時候，它就像一個賽馬的騎手。甲蟲用它的嘴在獵物的后背上開了一個口。幾分鐘內兩棲動物就被麻痹了，而幾小時之內就只剩下腦袋和四肢了。甲蟲咬出的傷口并沒有損傷兩棲動物的脊椎。Wizen說：“我認為甲蟲咬斷了兩棲動物后腿的連接肌肉，從而防止它跳遠逃脫。這個假定仍然需要確認。”

被捕食者有時候能夠轉敗為勝，但是那通常是因為它們在生命中的某個階段更強大，因為它們突然在數量上超過它們的敵人。Epomis甲蟲擁有三個與眾不同的特點：它們比它們要捕食的兩棲動物小的多；當它們的幼蟲只吃兩棲動物的時候，它們的角色逆轉是必然的；而且它們進化出了一種誘惑捕食者的習性。

夾布娃娃范文第2篇

關鍵詞：數據挖掘；變參數回歸模型；強局部加權回歸

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)07-1493-03

Implementation of Robust Locally Weighted Regression Algorithm in Data Mining

YU Le, XIAO Ji-yi

(Institute of Computer Science&Technology, University of South China, Hengyang 421001, China)

Abstract: Regression analysis includes any techniques for modeling and analyzing several variables, when the focus is on the relationship between a dependent variable and one or more independent variables .It plays a very important position in Data Mining. And application of robust locally weighted regression algorithm is particularly extensive.In this paper, provides a kind of model of varying parameter regression and implementation it in algorithm.

Key words: data mining; varying parameter regression model; robust locally weighted regression

在這樣一個信息爆炸的時代，信息過量成為需要面對的問題，如何才能不被信息的過量所淹沒，并從中及時發現有用的知識，提高信息利用率呢?數據挖掘（Data Mining,DM）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識的過程。在數據挖掘技術的發展過程中,回歸分析是會經常使用的到。回歸分析是通過一個或幾個變量的變化去解釋另一變量的變化。包括找出自變量與因變量、建立數學模型、檢驗模型、估計預測等環節。變量之間的關系，有的是確定的函數關系，有的則沒有，變量y隨著變量x而變化，但不能由x的取值精確求出y的值。在回歸分析技術中，最為基礎的是一元線性回歸技術。因變量觀測值的觀測誤差服從同一正態分布(即等權、等方差)的情況是最常見的。因此,等權回歸的情況較多。其實,兩個變量之間的關系,有時會是非常微妙的,僅憑簡單的直線、曲線參數方程模型是遠遠不夠的。所以本文采用強局部加權回歸方法。

1局部加權回歸

局部加權回歸算法(LOWESS)由C1eveland提出，并由C1eveland和Develin推廣到多個自變量的情形，主要利用局部觀測數據對欲擬合點進行多項式加權擬合，并用最小二乘法進行估計。它允許線性回歸模型中的參數隨著自變量的不同取值而變化，即不同的觀測值對應于一組不同的參數，在自變量空間的任一點處給出回歸函數的一個估計值。

1.1變參數回歸模型

對于單參變量來說，設{xi,yi}, i=1,2,?,n.為n組觀測值。建立如下模型

yi=α0(xi)+α1(xi)xi+?+αp(xi)xp i+εi,i=1,2,?n（1.1）

其中α0(xi),α1(xi),?αp(xi)為相對于xi的未知參數，εi,i=1,2,?n為獨立同分布的隨機誤差項。p為事先給定的值。

1.2相關概念

1.2.1 r次最近鄰點

對每一個xi計算周圍每一個點xm(m=1,2,?,n)到它的距離，記為dim=||xi-xm。記hi為dim

(m=1,2,?,n)中第r個小的值。令0

數。

1.2.2局部加權回歸

對每一個點xi，在窗口內所有的xk上，k=1,2,?n，由權值函數可得到權值ωk(xi)，使用帶有權值ωk(xi)的加權最小二乘法對xi

就稱為局部加權回歸。

1.3權函數的確定

1）|x|0；

2）W(-x)=W(x)；

3）對于x≥0，W(x)是一個非增函數；

4）當|x|≥1時，W(x)=0。

滿足上述條件的函數有很多，目前最常用的是三次權函數(1-||xn)m, ||x≤1 0, ||x >1

除上述兩種權函數外還有其他的權函數，如高斯加權函數和正態型權函數。

1.4參數估計

局部加權擬合方法應用于變參數模型（1.1），即對于任意給定的自變量空間的點xi,i=1,2,?,n，求α0(xi),α1(xi),?αp(xi)使得

達到最小令

1.5強局部加權回歸

在局部加權回歸中對每一個點xi，在窗口內所有的xk上，k=1,2,?n，由權值函數可得到權值ωk(xi)，使用帶有權值ωk(xi)的加權最小二乘法對xi進行d階多項式擬合，得到擬合值yi

2強局部加權回歸算法實施流程

2.1算法實施流程

1）選取適當的f，對每一個觀測點xi，（i=1,2,?n）盡量以xi為中心選取窗口寬度。

2）定義區間內所有點的權數。權數由權值函數來確定。

3）利用最小二乘法對每個帶有權值ωk(xi)的觀測點(xi,yi)，計算回歸系數α(xi)的估計值，此時得到的yi

為擬合值的殘差，S為||ei的中位值。定義：

δk=B(ek/(6S))

5）對每一個i在{xi,yi}點處用δiωk(xi)代替原來的權值ωk(xi)，利用最小二乘法進行d階多項式擬合，計算新的yi 就是強局部加權擬合值。

一般來說，利用強局部加權回歸算法對觀測點進行擬合時，多項式的階數、權值函數、迭代次數以及窗口寬度是很重要的，但是前三個參數是可以預先給出來的。正常情況下，多項式階數取1，迭代次數取2，權值函數取3次方權值函數已經足夠。f是參加局部回歸的觀測值的個數占觀測值個數的比例，n是觀測值的個數，一般來說f的取值在1 3到2 3之間。本文我們選取f=0.5。r與f的取值一般沒有確定的準則,其大小會影響平滑值的外觀。增大r或f值,將會導致平滑程度的增加,而對于數據中潛在的細微變化模式則分辨率低,但噪音小。而對數據中大的變化模式的表現則比較好;而小的r或f值,則會使曲線非常粗糙。對于數據中潛在的細微的變化模式的分辨率則較高,但噪音大。對數據中大的變化模式的表現就比較差。

2.2算法的程序實現

由于強加權局部最小二乘法中，大量運用了矩陣運算，比如矩陣的加減乘除、矩陣的跡，矩陣的轉置和秩，以及求取矩陣的特征值特征向量，所以從網站上下載了一個關于矩陣運算的包JAMPACK，然后在次基礎上編程實現算法，其中算法中的類圖和條用關系：

圖中各類的功能如下：

算法MAIN類的工程主類，用于調用其他的各類來完成最小二乘算法

JAMPACK包中包含了常用的矩陣類型和常用的矩陣算法的類，矩陣運算類包含了矩陣的乘除加減、求轉置、求逆、求特征值和特征向量等運算類，對整個算法實現起了關鍵的支撐作用。

Weight類用于生成權重值K（i）的類，使得K滿足高斯分布Distance類用于計算樣本點到擬合曲線的暫時距離。

3結束語

文中對單自變量的強局部加權回歸做了比較詳細的介紹，并利用局部加權技術擬合變參數回歸模型，通過實例，可以看出強局部加權回歸很好的反映了變量之間的相互依賴關系。但是還是有些不足，當數據量巨大的時候，算法的運算量太大。單機耗費的時間會達到幾天甚至更長時間。本文以后的工作就是將局部加權回歸算法MapReduce化后部署到Hadoop云計算平臺上運行,并用以解決實際問題。

參考文獻：

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[3]蔣樂天等基于強局部加權回歸算法的軟件老化趨勢提取[J].上海交通大學學報,2006,11(4):1006-2467.

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[5]王國權.基于強局部甲醛回歸算法的電力設備老化評估[J].華北電力大學,2009(1).

夾布娃娃范文第3篇

嘉娜?維什尼奧娃1976年7月3日生于列寧格勒的一個化學工程師之家，六歲便加入少年宮舞蹈小組，1987年考入俄羅斯阿格里賓娜?瓦加諾娃芭蕾舞學校。1994年，維什尼奧娃在洛桑國際青年芭蕾舞比賽中獲得了自己的第一個勝利，囊括金牌和賽會大獎。其后，再無任何選手獲此殊榮。1995年，維什尼奧娃從芭蕾舞學校畢業，進入馬林斯基劇院芭蕾舞劇團，并從1996年起擔任獨舞演員。

嘉娜?維什尼奧娃20歲的時候，有人通過劇院給她發來了一個特別重要的邀請，但劇院的結構不允許有個人化的發展道路，邀請函被劇院藏了起來。在劇院學習與沉淀的期間，維什尼奧娃始終捍衛自己的權力，并討論、解釋了這一問題，最終獲得了共鳴。在接下來的階段，馬林斯基劇院院長瓦列里?格爾吉耶夫（Valery Gergiev）允許她在馬林斯基劇院工作的同時，去柏林、美國芭蕾舞劇院演出。那時的她已經有了知名度和首席獨舞經驗，因此可以在劇團里不按常規行事，而是選擇自己感興趣的劇目擴充自己的表演節目。

對于當初劇院的掩其鋒芒的做法，回首看來，維什尼奧娃認為，“不給我是對我好”，掌握好傳統劇目會讓一個芭蕾舞演員終生受益，在青少年時期必須接受系統訓練，才能成為最高水平的芭蕾舞演員。在羽翼未豐的時候，無論面對怎樣的誘惑或者機遇，都不應該分散注意力。

在芭蕾舞領域，維什尼奧娃的舞蹈技藝已經是爐火純青，但她并不滿足于既得的成就，在演過兩個劇院的所有劇目后，她開始有了編排個人項目的想法。她的新節目“Context. Diana Vishneva”成為首都文化生活中最精彩的舞蹈活動之一，并且因此而獲得兩項“金面具”獎，甚至成為馬林斯基劇院上演的劇目，這在她的職業生涯中是極為重要的一步。

夾布娃娃范文第4篇

23歲的農民工張海在廣東省東莞市的一家玩具廠工作了5年,2008年9月,受經濟危機的影響,企業定單減少,小張失業了。

一年后的今天,當記者再次見到小張時,小張儼然一副老板的派頭。小張說:“以前進城打工很容易,現在工作不好找,倒不如回家找點事做。就這樣和朋友一起開了這家水泥彩瓦廠。以前當地農民蓋瓦房多采用黑泥瓦或者紅泥瓦,不僅顏色不好看,而且用了兩三年就出現自然斷裂漏雨現象,就得更換新瓦。自從老百姓見識了彩色水泥瓦的好處后,現在周圍十里八村的人再蓋房都指定選用我廠的水泥彩瓦,我現在一年的收入比過去5年賺的還要多。又趕上國家禁止黏土窯和高耗能窯廠的好政策,黏土瓦已經禁止生產,我的水泥瓦更好賣了。國家現在又在搞新農村建設和城鎮改造、擴建,指定使用彩色水泥瓦,我們生產的彩色水泥瓦以其質量好、色彩艷麗、價格低的優勢已經進入城鎮的商品房開發市場,被眾多的房地產開發公司所認可,產品供不應求。我們現在又投資了4萬多元,購買了一條彩瓦生產線和3臺小型空心磚機,生產量翻了一番,又增加了空心磚的生產項目,走規模化和產業化的發展道路,明年,我們的企業將會有更好更高的發展。”

產品升級小本也能開廠賺錢

彩色水泥瓦是國家建設部重點推廣的環保防水材料,與石棉瓦、彩鋼瓦,琉璃瓦,黏土瓦有著天壤之別:防水性能更好,使用壽命更長,不起硝、無翹曲、密封好、生產采用水泥、沙子、粉煤灰等原料,因此,不存在占用耕地等問題。

小張所采用的機器是由合肥百樂能源設備有限公司生產的BL168-3型全自動水泥彩瓦機。該機集送料、攪拌、自動定量供料、振動、氣動模壓于一體,全程微電腦程序化控制,3人可操作,維修方便,而且解決了以往設備生產的彩瓦密實度不夠,表面氣孔多,泛堿,易破碎,厚薄不一,重量不等的缺點,日產彩瓦2800片。生產出的彩瓦光亮如鏡,色澤艷麗,成品率高,質量達到國家標準。設備投資只需2萬多元,投資少,見效快,回報周期短,是中小投資者首選的致富項目,更是彩磚廠、水泥廠、預制構件廠、建材廠、老磚瓦廠增項創收的好項目。

另外該公司生產的移動式水泥空心磚機,年銷量達1000多臺,只需一人操作,不用托板,每分鐘可生產2塊,成本0.7元左右,售價1元以上。價格4500元/臺。該機操作簡單,維修方便,是城鄉致富的好幫手。

合肥百樂能源設備有限公司

地址:合肥市東流路油坊崗飛龍工業區3號工業園

電話:0551-3450951 3450952

夾布娃娃范文第5篇

房間里有許多東西。我非常喜歡小動物，所以媽媽給我買了許多布娃娃。有可愛的小豬，美麗的公主狗，機靈的小咪喳，淘氣的小花貓。晚上，每當我睡覺開臺燈時，我的布娃娃小熊憨憨地在月光下跳舞。它們每天伴著我健康歡樂地成長。

我非常喜歡我的房間。但我常常幻想擁有一個隨季節變化的房間。

春天，我希望我的房間是一個花園，里面有許多花草樹木。幾只粉蝴蝶飛過來，在花叢中化好妝，翩翩起舞。蜜蜂可不喜歡這一套，它正在用吸管吮吸著花蜜，準備著過冬的食物。

夏天，我希望我的房間是一個游泳池。可以在游泳池里無拘無束地游來游去。游泳池旁邊還有一個冰箱，里面放著美味可口的冰棒，每當覺得熱時，我的布娃娃們和我都可以美滋滋地品嘗著冰棒，沉浸在一片迷人的涼爽之中。

秋天，我希望我的房間是一個果園。早上起來，一看，墻壁上、書桌上、窗沿上全都結滿了誘人的水果。水果大家族知道自己的生日——秋天到了。一個個打扮得漂漂亮亮的。桃子家族千姿百態，有的真臭美，頭朝上，腳朝下，對著我家的地板樂呵呵地照鏡子。有的大大方方地走出來，穿著粉裙，戴著碧綠色的發夾，露出了甜蜜的笑容，正向我們揮手呢……葡萄家族更是稀奇，所有葡萄都來參加生日宴會。葡萄挨挨擠擠地擠在一起，弄得水泄不通。一顆顆葡萄站在一起，仿佛一朵朵紫色的云……

冬天，我希望我的房間是一個雪場。我可以和我的布娃娃們一起打雪仗、堆雪人，讓它們臉上綻放著快樂之花。