带初始状态误差的分数阶P型迭代算法的收敛性分析

【目的】为了解决实际的操作中迭代初态相对于期望初态的误差问题。【方法】通过Laplace变换和M-L函数引导出了弱解的表达式,证明开闭环P型迭代算法收敛的充分条件,最后举例对结果进行验证。【结果】证明了开闭环迭代算法的收敛性。【结论】所得结果拓展了迭代算法在分数阶领域的研究,对已有成果进行了补充。     

一种新型寡聚噻吩类有机小分子DHOT的合成及其光伏性能

合成一种新型寡聚噻吩类有机小分子2,5-二[5-(4′-辛基-[2,2′-二噻吩]-5-基)-3-己基-1,3,4-噁二唑-2-硫酮]噻吩(DHOT),并将其应用于太阳能电池中。研究结果表明:DHOT具有较好的热稳定性、良好的溶解性能和成膜性能;在薄膜状态下,DHOT的吸收光谱范围为300~600 nm,其最大吸收峰在425 nm处,相应的光学带隙为2.17 e V;用DHOT组装太阳能电池,其结构为ITO/PEDOT:PSS/DHOT:PC71BM/Zr Acac/Al;当DHOT与PC71BM质量比为1:1时,其能量转换效率为1.03%,对应的开路电压为0.84 V,短路电流密度为3.99 m A/cm2,填充因子为30.7%。     

立式连续退火炉高效节能措施的应用

在钢铁产品产能严重过剩的大市场环境下,提高产品质量降低成品是大势所趋,其中节能降耗已经成为钢铁企业生存和发展的关键措施。连续退火炉作为冷轧工序的关键设备和耗能大户,其节能措施也是非常直观和重要的,通过对立式退火炉现有节能措施的应用和分析,对退火炉进一步节能降耗提出建议和方法。     

基于AR技术的电缆路径标识牌的应用探究

在本文中,通过AR技术的引用,在电力电缆行业中创新性地提出了一种新型智能电缆路径标识。该新型电缆路径标识通过特征标识的设计制作使每个标识都具有唯一性,并以标识为基础作为AR技术的特征识别图案,配合便携AR装置的使用,可以使工作人员在工作现场通过一块标识就能完整调阅该段电缆信息,同时,在地面视角搭建电缆隧道的模型,真实还原隧道的路径走向及隧道边框,帮助人员快速掌握隧道情况,开展安全风险管控工作。这一创新性的提出,开拓了AR技术在工业领域除教培、展示以外的又一重要用途,极大地提升了AR技术的商业价值,同时,也使得传统的电力电缆工作向着智能电网的方向得以大跨步迈进。     

数学女王——米尔扎哈尼

正~~     

姓“米”还是姓“杨”

正每个人都有姓名。姓名是一种语言、文字信息,是个体的标志,也是公民用以表明自己,从而与其他公民相区别的符号。现在,这个符号被赋予很多含义,许多人把它与血缘继承、抚养关系等联系在一起。米小乔半岁的时候,爸爸妈妈双双去广东打工。由于小乔的爷爷奶奶去世得早,所以爸爸妈妈就请外公外婆照顾他。外公外婆见小乔乖巧懂事,又是家里的首个孙子,便对他疼爱有加。小乔也很喜欢外公外婆,他的童年生     

多阶段可松弛的设计模式变体检测方法

针对设计模式演化后难以检测的问题,提出一种多阶段可松弛的设计模式变体检测方法.通过遍历设计模式中的参与者角色来探究不同参与者之间存在的关系,制定了检测设计模式变体的规则,引入了隐形关系增加机制,并构建了4阶段的设计模式变体检测框架.通过经典系统进行了单元检测与系统集成检测实验.实验结果表明:该方法简单有效,对设计模式变体的检测精确率达到81.25%,与传统方法相比有较明显的提高.     

典型农田土壤重金属污染特征及生态风险评价

对典型农田土壤重金属含量进行调查研究,采用单因子指数法、综合指数法、潜在生态风险评价等方法对其进行了评价研究,并就土壤-植株重金属含量的相关性进行了实证研究。结果表明,研究区域土壤重金属存在污染的现象,属于中、轻度污染水平,潜在生态风险也属于中等级别,说明研究区域土壤危害程度相对较大,并且重金属元素在蔬菜积累效应与土壤重金属含量是呈正相关的线性关系。     

山西省避暑旅游目的地适宜性评价

经济的发展及生活水平的提高使得旅游活动逐渐盛行,而近年来全球的气候变暖,暑期高温使得避暑旅游活动成为最大旅游需求.山西位于黄土高原,是山地型高原,拥有的避暑资源非常丰富,但是有效利用的却很少.因此,如何科学的选择避暑旅游目的地越来越受到人们的重视.本研究基于山西省范围气象站点气温、湿度、风级数据(6月、7月、8月)和山西省SRTM 90 m分辨率原始高程数据,采用空间分析法,对山西省的湿度、气温、风速三个气候条件影响的人体舒适度,与坡度、坡向、高程、地形起伏度、相对道路距离分别进行单因子分析,并对其适应性进行分级,划分出不适宜、适宜、最适宜三个等级.研究结果表明,山西省有46.99%的区域最适合避暑.结合山西省具有避暑潜质的41个旅游景点,筛选出最适宜的避暑旅游景点20个,为游客提供科学的参考.     

基于随机森林的连续情感识别和跟踪算法

现有的大多数情感识别算法在进行连续情感识别时稳健性较差,影响了识别的精度。为此,提出一种基于随机森林的连续情感识别和跟踪算法,可持续识别出人脸在正常交流过程中的各种情感。在训练阶段,首先重建输入图像的三维脸部模型。并通过图像融合来构建连续情感表示(CEP)和用户无关情感表示(UIEP)。然后,由三维脸部形态、CEP图像及其情感值构成增强型训练集,并利用该训练集来构建随机森林。在情感估计阶段,随机森林同时进行两种回归操作:一种是针对三维脸部表情的跟踪;一种是针对当前情感的识别。当前时间步骤的CEP图像和之前时间步骤的三维脸部形态作为输入,计算当前时间步骤的情感值和三维脸部形态作为输出。当随机森林没有合适的输出时,利用UIEP图像进行复原优化,获得经过复原的三维脸部形态和情感。仿真实验结果表明,所提算法的性能优于当前大多数情感识别算法,实时连续情感识别时的皮尔逊相关系数也较高。