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21.
用双棱镜等位移法测光波波长 总被引:3,自引:0,他引:3
本文主要阐述了用“双棱镜等位移法”测光波波长的原理及实验方法。 相似文献
22.
高维云模型及其在多属性评价中的应用 总被引:9,自引:2,他引:7
提出核空间高维云模型并将其应用于多属性评价问题.基于样本取值范围计算云模型的数字特征,生成云模型表达样本属性值与其属于期望值的隶属度之间的关系.在一维云模型的基础上,建立样本的多属性核空间高维云模型.对核空间内的样本,高维云模型的隶属度取值为1;基于样本在核空间高维云模型中的隶属度对样本进行多属性评价;应用核空间高维云模型,对地理信息系统内选定区域进行评价,选出适合作为观察所的位置,并对选取结果进行分类.该模型的多属性评价效果良好. 相似文献
23.
小波变换的特性之一是变换后的数据边界更加清晰,使数据的聚类变得相对容易.将这种思想引入野战辅助决策的炮阵地选取中.提出小波区域扩张聚类算法相比于传统算法,该算法有效地提高了炮阵地选取的效率。 相似文献
24.
提出了基于惩罚约束问题的群体智能聚类算法PCSI,不必穷尽搜索样本集,利用粒子群算法的优化搜索机制在数据集中有指导地随机搜索聚类中心向量,能够以较小的计算代价确定样本集的类别数.有约束优化过程的罚函数为两部分之和:①目标函数,各样本与其类别中心的均方误差;②自适应惩罚项,即数据集的边界作为粒子群移动的约束条件,对约束违反程度进行惩罚.为降低不平衡数据集的影响,按照数据集的方差和模糊高斯函数,将样本到其类别中心的距离进行模糊映射,归一化到[0,1]区间.粒子群优化方法免去了传统方法的求导计算.聚类IRIS数据集和Reuters-21578文档集以验证算法的有效性,对大规模数据聚类有明显优势. 相似文献
25.
基于属性相似度的云分类器 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了属性相似度概念解决高维对象分类的权重问题,并结合云理论建立了基于属性相似度的云分类器.采用云理论建立训练集的各属性模型,表达各属性值隶属于其类别中心Ex的程度.分类模型由属性模型集成得到,属性权重根据属性相似度计算.各类别的同一属性间的相似度越大,此属性对分类的作用越小.基于粒子群优化方法对分类模型的中心位置Ex进行优化.将此分类器与普通云分类器应用于iris数据集的分类实验,该分类器的分类效果好于后者. 相似文献
26.
本文主要阐述的内容是根据色散及光谱理论.用不同的光学仪器及实验方法对普朗克常数进行测量,并对其测量结果进行了比较和分析 相似文献
27.
氢是一种清洁的燃料,氢能被公认为人类未来的理想能源,而氢能的利用最关键的环节就是氢能的储存。氢的储存是氢能现阶段开发和利用的瓶颈。氢的储存方法有高压气态储存、低温液态储存和固态储存等3种,其中高压气态储存或低温液态储存不能满足将来的储氢目标。固态储氢是通过化学或物理吸附将氢气储存于固态材料中,其能量密度高且安全性好,被认为是最有发展前景的一种氢气储存方式。目前该领域的研究取得了一些阶段性的成果,虽然目前发展的各种材料都有不易克服的缺点,但储氢材料的前景还是十分广阔的。高密度储氢材料由轻元素构成,包括铝氢化物、硼氢化物、氨基氢化物、氨硼烷等,理论储氢质量分数均达到5%以上。简述了氢能的优势及储存方法,介绍了镁基储氢材料、络合物储氢材料、Li-B-H系和2种或2种以上储氢材料复合4类有望实用化的储氢材料的研究现状,并指出了储氢材料的发展方向。 相似文献
28.
本文采用丙烯酸十八酯(SA)、苯乙烯(S)、顺丁烯二酸酐(MAH)、丙烯酰胺衍生物(AA)作为聚合反应的单体,通过溶液聚合的方法合成一种油溶性四元聚合物SSAM。本文在实验中探讨温度、时间和反应物的配比等因素对降粘效果的影响。结果表明:降粘剂加入量为700μg.g-1时,在50℃使春晖稠油的表观粘度下降70%以上,净降粘率到达了40%,有良好的降粘效果。 相似文献
29.
基于多目标遗传算法的路径规划 总被引:3,自引:1,他引:3
研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗传算子.实验证明,该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的多条路径供决策者选择. 相似文献
30.
高Co-Ni二次硬化钢是一种多元系合金,其力学性能受材料成分及热处理工艺等条件影响。传统的数学模型很难对材料力学性能进行预测。采用增量型极限学习机(I-ELM)建立高Co-Ni二次硬化钢材料模型,根据模型预测的结果研究微量元素Co和时效温度对高Co-Ni二次硬化钢材料力学性能的影响,并且在多项性能指标方面对高Co-Ni二次硬化钢数据的I-ELM模型与BP神经网络模型进行比较。实验结果表明,在对较少样本数据的模型训练时,高Co-Ni二次硬化钢的I-ELM模型预测结果与实验数据基本吻合,I-ELM模型的拟合精度和训练速度均优于BP神经网络模型,为今后高Co-Ni二次硬化钢的材料研究提供参考。 相似文献