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正随着石油、煤炭等化石能源的日益减少,世界各国正面临着不同程度的化石能源短缺和生态危机,开发和利用清洁可再生能源已成为各国关注的焦点,世界各国纷纷将生物质能源作为解决资源、环境、经济问题的有效途径和重要手段。有效、合理开发生物质能不仅可以缓解能源短缺,而且对于保护生态环境 相似文献
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<正>一、争取学校领导的重视和支持图书经费有两个来源:一是从教育事业费里提5%左右;二是从科研费及其他计划外收入中提取适当比例。但大多数高校图书馆的经费只占全校教育事业费的2%~3%,从科研费和其 相似文献
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将脱硫剂CD-1与Amberlyst-15酸性树脂配合使用,可以有效的将汽油中的噻吩类硫化物经缩合反应转化为沸点超出汽油流程的产品,从而通过蒸馏的方法脱除。模型汽油缩合法脱硫获得的优化实验条件为:反应温度80℃,反应时间20min,脱硫剂与模型汽油质量剂油比为1∶100,催化剂与模型汽油质量剂油比为1∶10,油品中噻吩硫化物的转化率可达100%。汽油中的碱氮类化合物对Amberlyst-15的催化性能有明显影响,会造成催化剂失活。 相似文献
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《四川理工学院学报(自然科学版)》2019,(5):35-41
极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种新型的前馈神经网络,该网络由广义逆直接求出输出层权重,使得其具有误差小、速度快的优点。但针对具体问题,ELM不能自动寻找到最佳的网络结构,从而造成该算法模型针对复杂、无规律性的数据精度及稳定性较差。为了提高极限学习机的泛化能力和预测精度,提出利用粒子群优化极限学习机算法对不同数据进行预测。使用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)选择最优的隐含层偏差和输入权值矩阵,计算出输出权值矩阵,从而提高ELM的精度及稳定性。并通过PSO-ELM和ELM分别对复杂程度不同的汽油辛烷值和交通流量数据进行算法预测比较发现,PSO-ELM优化算法对无规律性、复杂程度高的数据可以获得更高的精度,提高了数据预测的拟合能力。实验结果表明,PSO-ELM对于非线性、无规律性等复杂特性的数据预测具有一定的可行性和有效性。 相似文献
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石油资源的日益紧缺严重影响着我国的经济发展,对石油燃料的替代产品的开发与推广的要求日益紧迫.甲醇汽油以其良好的性能,低廉的价格日益引起人们的关注.其腐蚀性及挥发性对其使用性能影响较大,需要对其进行研究.本文针对不同比例的甲醇汽油的饱和蒸汽压与腐蚀性进行了实验,并开发出了相应的添加剂,可以保证甲醇汽油的饱和蒸汽压及腐蚀性指标满足汽车使用的要求. 相似文献
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