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41.
采用纳米微乳液法,以三嵌段共聚物聚氧乙烯-聚氧丙烯-聚氧乙烯(PEO-PPO-PEO)为表面活性剂,乙酰丙酮镧(III),乙酰丙酮锰(III)和乙酰丙酮锶(II)为前驱体,1,2-十六烷二醇为还原剂成功合成了水溶性La0.88Sr0.12MnO3纳米粒子.FT-IR分析证实该纳米粒子表面存在PEO-PPO-PEO分子,XRD和TEM分析表明该纳米粒子基本上呈球形、粒径分布窄、结晶度高,VSM测试表明该纳米粒子室温下显示软铁磁性.纳米粒子在水中快速和高效的分散收集过程,表明该纳米粒子具有良好的水溶性和磁操控性. 相似文献
42.
位于西藏羊八井宇宙线观测站(海拔4300 m)的ARGO-YBJ实验具有高海拔、大视场、全覆盖特点,其阈能约几百个GeV,在探测高能GRBs方面具有独特的优势.ARGO-YBJ实验不能分辨光子和质子,要在大量的宇宙线事例中找出光子信号,就必须正确地估计背景事例率,这是寻找高能GRBs的关键.本文采用"等天顶角法"对ARGO实验中寻找GRBs的宇宙线本底进行了分析.由于地球的自转,天顶角随着时间的变化而变化.本文重点分析了长暴在其持续时间内天顶角的变化,从而更加准确地进行了本底估计. 相似文献
43.
喀斯特地区水土漏失监测方法评述 总被引:1,自引:0,他引:1
水土漏失具有隐蔽性、特殊性和复杂性,有效监测水土漏失是水土漏失研究的难点问题。通过对洞穴滴水示踪、~(137)Cs同位素示踪、模拟试验、数学模型等水土漏失监测方法的分析,得出以下结论:1)洞穴滴水示踪技术监测获得的水土漏失量普遍偏大;2)~(137)Cs示踪法在均质土壤条件下可以定量示踪土壤侵蚀,但还不能定量示踪非均质的喀斯特石漠化地区的水土漏失;3)水土漏失模拟试验可以揭示一定的水土漏失机理和规律,试验结论与自然界土壤地下漏失情况有一定偏差,实验结果还难以推广至流域尺度;4)当前已构建的地下漏失数学模型对于地下水土漏失的预测还不够准确,其原因是数学模型中的某个影响因子的获取难度不亚于直接监测水土漏失的困难。鉴于当前水土漏失监测方法的不足,需要从水文地质勘测的方法中寻找合理的水土漏失监测法,建立长期监测的机制,为有效防治和阻控地下水土漏失提供科学依据。 相似文献
44.
45.
46.
以宁波市公共自行车为例,将因子分析法与二项logistic法相结合,对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子,利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型,合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时,利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验,以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度,同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。 相似文献
47.
48.
《西安交通大学学报》2015,(5)
建立了适用于超临界锅炉流动不稳定性分析的通用数值计算模型,编写了以Fortran语言为基础的流动不稳定性数值计算程序,对程序进行验证后,采用时域法对600 MW超临界W火焰锅炉的流动不稳定性进行了模拟。计算得到了W火焰锅炉的水动力特性曲线,并研究了系统参数对其动态流动不稳定性的影响。结果表明:该模型对模拟超临界水流动不稳定性具有一定的可靠性;在0.09~0.3kg/s的流量参数范围内,压降-流量特性曲线始终为单值关系,静态流动不稳定性不会发生;当进口压力由25MPa增大到27MPa或进口流量由0.091kg/s增加到0.1kg/s时,流量脉动的振幅逐渐减小,表明增加进口压力或进口流量锅炉的稳定性提高;当进口阻力系数由10减小到0.5或出口阻力系数由1增大到5时,流量脉动的振幅逐渐增大,表明减小进口阻力系数或增大出口阻力系数锅炉的稳定性降低。 相似文献
49.
基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测 总被引:1,自引:0,他引:1
癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度. 相似文献
50.
自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点,成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题,本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度,提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam),并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于,C-Adam将预测梯度与历史动量区别开,通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证,实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失. 相似文献