Velocity Distribution of Slurry in Horizontal Pipe When Solid Particles Sliding

Based on the laws of momentum conservation and impulse in accelerating process, the distribution on speed of ununiform slurry flow in a horizontal pipe was studied. According to the momentum change of solid particles and conveying liquid of slurry flow during accelerating, and some effect factors, the relationship between the speed of solid particles and the speed of conveying liquid was obtained.When dealing with the friction between sliding solid particles and pipe, it is pivotal to reasonably distribute component of friction to each solid particle. The friction coefficient between solid particles was obtained by forces analysis and theoretic calculation, and can be used to calculate the friction force on every solid particle. The effect of friction on speed of ever), solid particle was investigated through the impulse law. The result is more accurate than that by using uniform friction on solid particles. It is completely new method to use above theory to get solid particles speed distribution, conveying liquid speed distribution and slurry speed distribution.     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

基于BP神经网络的实验室计算机故障率预测模型

随着信息化技术在各个学科领域的渗透,高校中越来越多的课程要求学生在计算机实验室完成相关操作,随着上机人次陡增,计算机的损耗也随之增大。为了更好地对实验室进行维护,以湖北大学知行学院计算机系2005年计算机实验室210台计算机的历史故障率为样本,采用JAVA语言,利用BP网络训练模型预测该批计算机的故障率,然后对照历史数据发现一定的误差,再利用增加动量项法对该BP算法进行改进,改进后的样本训练预测结果与历史数据基本保持一致。     

拉格朗日中值定理的证明及应用

中值定理是微分学的基本定理,是应用导数研究函数在区间上整体性态的有力工具,其中拉格朗日中值定理是核心内容.给出拉格朗日中值定理的三种证明方法及其在级数散敛性方面的应用.     

一维对心完全弹性碰撞的速度分析

在一维方向上构建对心完全弹性碰撞模型,从而创造了新的碰撞实验教学条件。重点分析弹性碰撞的速度,总结的一系列结论能丰富物理的教学内容,可以提高学生学习兴趣和认知能力,对高中物理教学具有一定的促进作用。     

A股关联公司的股票动量溢出效应研究——基于分析师共同覆盖的视角

本文基于有限注意力假说,用分析师共同覆盖构建公司相关性,检验了A股市场关联公司之间股票的动量溢出效应.研究发现,以共同覆盖分析师数量作为权重构建的关联公司股票加权平均收益率,能正向预测焦点公司未来1～12月的收益率,基于关联公司收益率构建的多空组合可获得10%～12%的年化超额收益;在截面回归中,关联公司动量溢出效应较同行业或同地区公司的动量溢出效应更强.异质性分析表明,在拥有更多分析师共同覆盖、非明星或低学历分析师共同覆盖,以及焦点公司股票被更多压力抵抗型机构投资者持有时,关联公司动量溢出效应更强,说明该效应的成因与分析师和投资者的有限注意带来的行动迟缓和反应滞后相关.本文的工作对A股市场跨资产动量效应给出了全新证据,对市场监管与投资者决策具有参考价值.     

(e,2e)动力学实验对称性的研究

通过(e,2e)动力学实验装置,在不对称几何条件下,且入射电子能量相同时(E0=340eV),通过改变动量转移的大小,研究三重微分截面角关联曲线对称性的破坏.实验结果表明,当动量转移较大时,实验获得的三重微分截面角关联曲线峰位与动量转移(K)位置更接近,表明动量转移(K)是一个重要的物理量,它制约着三重微分截面角关联曲线的对称性.     

基于投影面由三维地心坐标系到区域性坐标系的转换

由于现有的基于重合点上两组三维坐标求解空间转换参数的模型不适用于数千平方公里的整个区域,提出了一种基于投影面直接求解由三维地心坐标系到区域性坐标系的空间转换参数的方法.该方法只需利用GPS控制点上经由水准联测所得到的正常高,在确定与既有投影面最优拟合的区域性椭球面过程中,就能解得其椭球参数和空间转换参数,而且此空间转换模型并不涉及现有的平面坐标,因此在维持现有平面坐标不变的情况下也能获得应用.     

中国植被覆盖对日最高最低气温的影响

迄今为止,日最高、最低温度及温度极端的变化对人类社会和自然环境的影响已经引起了广泛关注.植被变化能够调节陆-气之间的物质、能量和动量交换,从而影响日最高、最     

基于GoogLeNet和双层GRU的图像描述

针对基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的方法存在计算复杂度高、收敛速度慢、训练时间长等问题,本文提出基于GoogLeNet和双层GRU的图像描述模型,在训练阶段采用适应性动量估计法(adaptiv...