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941.
从热力学德文希尔理论出发,指出关系P/χ=Ps/C可作为提高铁电晶体的热释电材料优值M(P/ε)的一条途径,即通过提高其自发极化强度Ps来提高其材料优值M(P/ε),并生长出了用大极性分子尿素改性的TGS晶体-UTGS、DUTGS、LUTGS和DLUTGS.测试结果表明,这些晶体的自发极化强度Ps和材料优值M(P/ε)均比纯TGS有显著提高. 相似文献
942.
过热器机理模型的遗传算法参数优化方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对过热器模型各参数存在的强耦合性,提出了基于遗传算法的机理模型参数优化方法。建立过热器数学模型,确定优化参数,应用遗传算法进行优化,直到模型精度达到要求。仿真研究表明,运用该方法建立的过热器模型达到预定精度要求;优化过程自动进行,缩短了建模和优化时间。这种方法具有通用性,简单易行,为火电厂仿真机数学建模和参数优化提供一种新的思路和方法。 相似文献
943.
基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的. 相似文献
944.
用GEP实现复杂函数的自动建模 总被引:6,自引:0,他引:6
GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果.给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值.在算法中增加了参数估计模块,用GEP得到较好模型后,用参数估计模块进行参数优化,试验显示这种混合的GEP方法比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能. 相似文献
945.
946.
947.
948.
工时定额数据获取的快速基于动态参数的工时定额计算方法.对影响工时定额计算结果 的诸多参数进行分析,根据参数的性和准确性影响着制造成本和作业计划.传统计算方法效率低、准确性差,为解决这一问题提出了信息表达方式进行分类,建立动态参数计算模型.利用VRML技术构造可视化加工特征模型,将动态参数映射到加工特征模型上,实现工时定额计算参数的图形化拾取.该技术已应用于企业生产过程中,取得良好的效果. 相似文献
949.
考虑需求分布未知时的报童模型,假设需求分布的类型已知,但分布函数中含未知参数.证明了直接使用参数的估计量代替参数真实值的实施方法将使报童的期望利润偏离理论上的最优水平,只能得到一个次优结果.给出了两种修正的实施方法:一是基于大样本理论,通过收集足够多的需求样本数据,不断修正未知参数的相合估计值;另是在小样本下,直接修正未知参数的估计量. 相似文献
950.