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1.
由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比,宽度学习方法具有更高的预测精度. 相似文献
2.
熔覆层性能难以满足特定的工艺要求,已成为限制激光熔覆发展的关键因素之一.鉴于此,在45号钢基体上制备出原位生成NbC增强YCF102熔覆层,并进行了热力学分析.通过XRD,SEM和EDS对其微观形貌及组成成分进行了分析,对其显微硬度及耐磨性进行了研究.结果表明:激光功率的改变对激光熔覆过程中原位反应的反应程度有显著影响,过大或者过小的激光功率均会对原位反应的发生起到抑制作用;YCF102熔覆层中原位生成的NbC颗粒的主要形态为四边形和花瓣形;当激光功率为525W时,原位生成NbC增强YCF102熔覆层具有较高的显微硬度及良好的耐磨性. 相似文献
3.
基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型,探讨各模式下供应链的最优决策方案,定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明,当零售商资金成本低于制造商资金成本时,商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值,只有当平台费率低于低阈值点时,区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外,收益共享比率越高,制造商收益越高,则零售商收益越低. 相似文献
4.
Velocity-Verlet或ODE算法分析微粒的运动特征,涉及的偏微分方程存在求解困难、运算量大和使用效率低的难点.采用COMSOL Multiphysics 5.3a有限元软件,通过AC/DC模块中的边界条件设定可快速求解Laplace方程,为介电泳力的求解提供先决条件.后期根据软件提供的粒子追踪模块,将介电泳力、斯托克斯拖曳力、排斥力和浮力内联进粒子追踪模块的应力参数表中,设定固定的时间步长和范围对介电泳芯片的粒子受力运动问题进行了仿真.结果表明,该方法可以有效模拟微粒受介电泳效应的运动行为,并且与Velocity-Verlet或ODE算法模拟结果相似,能有效降低计算程序的繁琐程度,提高动态模拟的人机可视化效果. 相似文献
5.
以WC-6Co为主体原料,通过添加不同含量的ZrO2作为烧结助剂,采用SPS烧结技术制备出性能出众的WC-6Co硬质合金,研究了ZrO2烧结助剂对硬质合金显微组织及力学性能的影响规律.结果表明:随着ZrO2添加量的增加,试样的显微组织更加致密,相对密度更大,硬度和断裂韧性也有一定程度的增加.并且,当添加ZrO2的质量分数为3%时,试样的相对密度达到96.7%,维氏硬度增加到20.28kN·mm-2,断裂韧性增长到12.7MPa·mm1/2,综合性能最优.研究发现,ZrO2可以通过促进离子的扩散和颗粒的重排促进烧结,最终使得材料的相对密度和性能均得到提升. 相似文献
6.
针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。 相似文献
7.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
8.
利用拉马努金西塔函数,建立两个新无穷乘积系数子列的生成函数,并且得到这两个无穷乘积系数的符号是以5为周期的。 相似文献
9.
针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%. 相似文献
10.
在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。 相似文献