简介:同学们,你知道“亲和数”吗?如果两个整数,其中每一个数的真因子的和都恰好等于另一个数,这两个数就构成一对“亲和数”.220与284是古希腊数学家、哲学家毕达哥拉斯最早提出来的一对亲和数,也是最小的一对亲和数.因为220的真因子是1、2、4、5、10、11、20、22、44、55、110,它们的和是284.284的真因子是1、2、4、71、142,其和恰为220.1636年,法国数学家费马发现了第二对亲和数17926与18416.两年后法国数学家笛卡尔给出了第三对亲和数.1747年,瑞士数学家欧拉一下子给出了30对,三年后他又把亲和数增加到了60对.令人不解的是,除去220与284之外最小的一对
简介:随着社会的不断发展,人们开始意识到愈演愈烈的环境污染问题,因此绿色供应链的发展也逐渐受到关注.近年来,关于绿色供应链的研究越来越多,并且涉及众多领域,与此同时人们开始关注绿色供应链带来的风险.因此,当前绿色供应链急需解决的难题是如何帮助企业来分析、识别、预测供应链风险的因素,并将风险因素造成的损失控制在可承受范围内,保证其在企业内安全高效地运作并带来回报.文章在研究汽车绿色供应链管理的基础上,运用层次分析法,得到汽车绿色供应链风险评价体系,再通过模糊综合评判法对风险进行评估,从而进行有效的风险预防与控制.本文旨在为汽车绿色供应链的风险管理提供理论方法与策略支持,推动我国汽车绿色供应链的可持续发展.
简介:链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容,通过对网络结构和其他信息的分析,挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标.并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标,并经过实验找出了较好的优化参数。然后,提出了基于这8种指标的神经网络模型.并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明.基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好,在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0.9289、0.7480和0.8677,与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3.92%、1.45%、7.06%和24.35%。