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1.
Helene是土星的一颗小卫星,因其暗弱和靠近土星环,而致地面难以观测,历史上观测数据非常少.Cassini ISS在2004–2017年间观测了大量Helene的图像,本文对这些观测图像进行了天体测量工作.具体地说,我们先使用参考星对ISS相机的指向进行校正,然后使用二维高斯法对Helene的量度坐标进行测量,最后将该位置归算到Cassini为原点的国际天球参考架下的赤经、赤纬坐标.并与JPL的历表SAT393进行了比较,计算了位置残差.我们对总计890幅图像进行了有效测量.测量结果显示:和SAT393相比,赤经、赤纬方向的残差均差分别为0.23和-0.63 km,标准差分别为3.48和2.23 km.这个精度远超地面观测的精度,显示了空间观测的优势.  相似文献   
2.
基于现代EAF炼钢流程的工艺特点,通过引入模糊数的概念,将配料成分约束模糊化,建立了基于柔性约束的配料模型,来提高配料的灵活性和适应性。采用模糊区间和模糊机会约束规划技术实现柔性约束的清晰化,合理解决了传统线性规划中由于约束条件过多、过于严格而导致的成本增加,甚至模型无解的问题,并通过仿真试验验证了方法的有效性。  相似文献   
3.
阳春砂仁中总黄酮、异槲皮苷和槲皮苷含量测定研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
建立阳春砂仁中异槲皮苷和槲皮苷含量的高效液相(HPLC)测定方法.异槲皮苷进样量在0.0183~0.0915 μg范围内有良好的线性关系,平均回收率为102.69%,相对标准偏差为0.70%(n=6);槲皮苷进样量在0.029 4~0.147 μg范围内线性关系良好,平均回收率为103.15%,相对标准偏差为0.68%(n=6).建立了紫外分光光度法测定砂仁中总黄酮含量的方法,采用槲皮苷为对照品,浓度在0~9.8 μg/mL.范围内线性关系良好,平均回收率为100.89%,相对标准偏差为1.19%(n=6).本方法简便快捷,可作为砂仁含量测定质量控制方法.  相似文献   
4.
袁宗道是晚明公安派代表人物之一,其文艺理论之哲学基础是当时的心性学问。本文着重阐述了作为渐修派学者的袁宗道,在认知参照体系、功夫修养、心性本体以及“第一念”功用等问题上作的艰苦探索,从而指出了公安派文艺观具有禅学实践性质这样一种深厚哲学积淀。  相似文献   
5.
针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.  相似文献   
6.
将改进的基于流形学习的超分辨率重建与基于梯度约束的正则化重建结合起来,提出一种新的单帧图像超分辨率重建算法.该算法首先针对基于流形学习的超分辨率重建,提出新的特征提取方法,联合归一化亮度与平稳小波变换细节子带系数两个特征矢量,提高重建性能;然后将学习得到的高分辨率图像作为初始估计,将其梯度作为目标梯度域,进行基于梯度约束的正则化重建,得到最终的高分辨率图像.与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都具有较好的重建性能.  相似文献   
7.
实践美学源于马克思主义实践观并具有认识论倾向,它对人的本质力量的对象化直观有其价值所在,但它的局限在于对生命的狭隘化理解。生命美学的审美基点在于人的生命体验,审美就是生命自由的实现展开、对世界的生存性领悟与具体感受。其理论源头在于传统文化,而其对于西方哲学与美学的借鉴,成就了其现代性品格。  相似文献   
8.
传统的空间金字塔匹配方法时间复杂度较高,其所采用的SIFT底层特征缺少颜色信息,从而导致图像分类性能不佳。该文提出了一种融合颜色和尺度不变特征的CSIFT算子,通过建立CSIFT词典的有向图邻接矩阵,对词典中单词的距离进行度量,构建了n阶距离度量矩阵,对图像进行相似性度量并分类。实验结果表明,该方法在优化图像词典构造方面有明显效果,提高了图像分类精度。  相似文献   
9.
界沟煤矿东翼采区72煤为三软煤层,72煤层平均厚度为4.2m,采用ZY10000/26/55型掩护式液压支架,支架高度为2600~5500mm。72煤层顶板砂岩裂隙水较发育。受顶板淋水浸泡底煤,导致支架不同程度的歪架倒架。采取注马丽散加固破碎顶板,工作面卧底、连支架十字头;漏顶段向老塘方向铺设菱形网进行加固;方木打"井"字形木垛接顶;自上而下逐步调、靠支架。  相似文献   
10.
<正>云计算是计算机科学和互联网技术进一步融合发展的产物,也是引领未来信息产业创新的关键战略性技术和手段。如果将这项技术应用在教育领域,就能为学生提供一种新的学习方式--移动学习。移动学习模式主要是利用大型存储器将海量的教育资源整合在一起,然后采用B/S模式向用户提供移动教育服务。在这个模型当中,只需要将作为云服务器的服务端  相似文献   
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