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1.
正交矩阵的充要条件与O-正交矩阵的性质   总被引:21,自引:1,他引:20  
定义了O 正交矩阵、R 正交矩阵、L 正交矩阵等概念,并分析了右转置矩阵、左转置矩阵和全转置矩阵与正交矩阵的关系,得到正交矩阵的充分必要条件。并给出了 O 正交矩阵、R 正交矩阵、L 正交矩阵的一些相关结论。  相似文献
2.
人造板用脲醛胶面临的问题及对策   总被引:12,自引:0,他引:12  
讨论了人造板用脲醛树脂胶粘剂的现状和存在的问题。分析认为影响人造板甲醛释放量的因素较多,合成脲醛树脂胶粘剂时尿素和甲醛的摩尔比是主要因素,从人造板中释放出来的甲醛量主要受脲醛树脂胶粘剂产品质量的影响。介绍了降低脲醛树脂胶粘剂甲醛释放量的各种方法,并为提高脲醛树脂胶粘剂生产水平提出了可能的途径。  相似文献
3.
腐殖质对Cu2+和Pb2+的吸附特性   总被引:9,自引:1,他引:8  
研究了腐殖质对重金属Cu2 和Pb2 的吸附特性.结果表明:腐殖质对Cu2 、Pb2 均具有较强的吸附性能,但存在着明显的差异,腐殖质对Pb2 的吸附能力远远大干Cu2 .腐殖质对Cu2 的吸附用Langmuir方程拟合效果优于用Freundlich方程拟合效果,而两个方程对Pb2 吸附的拟合程度都较好.用Langmuir吸附等温武推测腐殖质对Cu2 、Pb2 的饱和吸附量,分别为13.09 mg/g和84.15 mg/g,腐殖质对Pb2 的饱和吸附量几乎是Cu2 的6.4倍.pH对吸附的影响很大,pH较高时腐殖质具有较大的吸附量.通过IR光谱分析表明,羧基和羟基与重金属离子的络合引起腐殖质对Cu2 和Pb2 的吸附.  相似文献
4.
苎麻纤维布增强UP树脂复合材料的物理力学性能   总被引:8,自引:2,他引:6  
以不饱和聚酯树脂(UP树脂)为基体,以苎麻纤维布作增强材料,采用接触成型法制备复合材料,研究了苎麻布增强UP树脂复合材料的密度、线收缩率、吸水膨胀率等物理性能及弯曲强度、弯曲模量、冲击强度等力学性能,并利用STA、TG等技术对复合材料及纯UP树脂浇注体进行热分析,利用扫描电子显微镜研究复合材料的断裂界面.结果表明:复合材料具有比UP树脂浇注体更大的密度和吸水膨胀率,更强的力学性能,以及更好的耐热性,而其收缩率却比UP树脂浇注体的值低.  相似文献
5.
基于小波分析的刨花板声发射信号降噪处理   总被引:4,自引:0,他引:4  
应用MATLAB工具箱中小波函数对刨花板受压时产生的声发射信号进行了小波降噪处理,并比较了小波分析降噪和滤波器方法降噪的异同。结果表明:选取适当的小波分解级数,进行合理的阈值门限处理,可以大大提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法降噪可达到较理想的效果。  相似文献
6.
基于颜色矩的木材缺陷聚类识别   总被引:4,自引:1,他引:3  
提出了一种新的基于无监督聚类木材缺陷识别方法。该方法借助于木材图像颜色矩特征提取,有效实现数据降维,利用K-means算法对产生的特征数据集进行聚类,产生不同木材表面类型类别标签,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置。分析了不同木材表面缺陷类型识别效率。仿真实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别,平均运行时间为0.442 s,平均识别查准率约为86.5%,平均识别查全率约为81.1%。  相似文献
7.
决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.  相似文献
8.
Markowitz组合证券投资决策模型的修正   总被引:2,自引:0,他引:2  
在分析Markowitz模型不足的基础上,提出了一个修正模型。该模型将投资者所能承受的最大损失锁定,重新定义了投资组合收益和风险的概念,通过引进投资者对待收益和风险的心理取向系数,将收益和风险两目标融为一体,从而将双目标优化模型转变成单目标优化模型。并针对深圳股市上9种股票的数据进行了计算,验证了模型的有效性。  相似文献
9.
竹材动态杨氏模量影响因子的分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
用共振法分别测出同种竹材不同高度的动态杨氏模量,分析其与竹节长、密度和纤丝角的关系。结果表明,随着竹节高度增大,竹材的密度增大,动态杨氏模量也增大,而竹材的内耗则不断下降;同时,竹节高度增大,竹材的纤丝角变小,动态杨氏模量变大,而内耗变小。因此,影响同种竹材不同部位的动态杨氏模量的主要因素是密度和纤丝角。  相似文献
10.
带约束最长公共子序列快速算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
带约束最长公共子序列(CLCS)问题有很深的生物学应用背景,常被用来表示同源基因序列相似性的度量,但计算CLCS时间代价很高,最早的CLCS算法的时间复杂度为O(rn4),目前,最快的CLCS算法的时间复杂性为O(rn2).运用对偶原理将带约束最长公共子序列问题转换为带约束最小覆盖集问题,并建立带权的ref树结构,构造包含约束序列的约束覆盖子集,约简带约束覆盖子集并从中搜索关键路径,再通过关键路径构造CLCS,该算法将算法时间复杂度提升到O(nlogn+(q+r)L),r是约束序列的长度,q是两序列序偶的个数,L是两序列的最长公共子序列(LCS)长度.  相似文献
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