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1.
当环路热管所承受的瞬时热负载过大或蒸发器局部过热时,会出现失效现象。为使失效后的环路热管快速恢复正常工作状态,通过实验研究了两种环路热管失效后再启动方法的可行性以及影响环路热管再启动速度的因素。实验发现,在环路热管失效后的恢复过程中选择适当时机加热蒸发器,可使环路热管重新启动并缩短恢复时间;重力与加热功率是影响再启动速度的关键因素。加热功率较小时,重力辅助下的环路热管再启动速度明显快于逆重力状态下的环路热管;随着加热功率的提升,重力因素对环路热管再启动速度的影响逐渐减弱。环路热管失效后不切断热负载,通过抬高冷凝器的方式也可使环路热管停止失效,但此方法会导致环路热管出现逆流现象,因此不具备可行性。 相似文献
2.
针对提高股票未来价格的预测精度,提出区间模糊数的整体GM(1.1)预测模型.利用最优解求解定义方程,得到区间模糊数的预测公式.基于区间模糊数满意度对投资组合选择模型进行优化,得到单目标规划投资选择模型.通过实例分析,给定不同的满意度得到不同的投资组合,证明模型具有一定的柔性. 相似文献
3.
针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。 相似文献
4.
多标记学习广泛应用于图像分类、疾病诊断等领域,然而特征的高维性给多标记分类算法带来时间负担、过拟合和性能低等问题.基于多粒度邻域一致性设计相应的多标记特征选择算法:首先利用标记空间和特征空间邻域一致性来粒化所有样本,并基于多粒度邻域一致性观点定义新的多标记邻域信息熵和多标记邻域互信息;其次,基于邻域互信息构建一个评价候选特征质量的目标函数用于评价每个特征的重要性;最后通过多个指标验证了所提算法的有效性. 相似文献
5.
研究了满足β(L)=m-3的m维非交换3-李代数的结构,证明了β(L)=m-n的一般m维非交换n-李代数L幂零的充要条件,并分别对导代数维数是1和2且导代数包含中心的m维非交换3-李代数L的结构进行了刻画. 相似文献
6.
为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射. 首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则. 低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系. 人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法. 相似文献
7.
8.
利用对合导子及伴随表示的对偶模构造了对偶3-李代数,证明了特征为0的代数闭域上任意4-维3-李代数存在对合导子,并利用4-维3-李代数的对合导子构造了7种不同构的8-维3-李代数的Manin Triple。 相似文献
9.
提高神经网络(NN)的收敛速率和预测精度一直是人工智能领域的一个挑战性问题,尽管许多研究人员已在研究中使用小批量数据训练神经网络获得了较好的效果,但是这些方法并不够灵活.针对这个问题,该文提出了一种新的数据预处理算法即Fibonacci采样算法.根据Fibonacci数列规则绘制一个新的训练数据序列,这不仅可以恢复小批量数据的划分,而且还可以提供更灵活的批量规模的选择.实验结果表明:在梯度下降之前,Fibonacci数据划分序列能得到较好的实验结果.在应用于相同的单个CNN(5层卷积神经网络)和AlexNet中,Fibonacci采样算法比传统的小批量梯度下降算法能获得更高的准确度和更低的损失值,并且在几种通用网络(LeNet、AlexNet、VGG-16、GoogLeNet)上的性能也取得显著提升. 相似文献
10.
经典秘书问题中以完全理性假设为前提的最优解策略在现实应用中缺乏实际操作性。对经典秘书问题的理性假设进行了弱化,以决策者的有限理性为前提通过假定决策者不能对所有选项进行排序提出了解决秘书问题的一类满意解策略,并推导了获取满意选项的概率计算公式。最后,结合计算机仿真实验研究了获取满意选项的概率与截止阈值间的关系。 相似文献