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981.
王延军 《延安大学学报(自然科学版)》2022,(1):94-97
在L-fuzzy拓扑空间中利用N紧集定义了N紧远域进而定义了NL-fuzzy拓扑空间,并证明了NL-fuzzy拓扑空间是L-fuzzy拓扑空间这一重要结论.同时将fuzzy拓扑空间中的fuzzy完备映射合理的推广到L-fuzzy拓扑空间中,引入了LF完备映射,给出其等价刻画.证明了LF完备映射在L-fuzzy拓扑空间与... 相似文献
982.
以一台非道路增压中冷共轨柴油机为试验对象,将K0.2-Ce0.5Mn0.5O2催化剂涂覆于柴油机颗粒物捕集器(DPF)的堇青石过滤体上,探究柴油机催化型颗粒物捕集器(CDPF)对生物柴油调合燃料燃烧污染物排放的影响规律,并开展了CDPF碳烟加载与再生特性的试验研究。试验结果表明,CDPF能够明显降低纯柴油和生物柴油调合燃料的碳烟和气态污染物排放,且对调合燃料的排放物降低效果更显著;CDPF负载催化剂对柴油机气体排放的改善效果受负荷影响较大,在标定工况下两种测试燃油NOx排放较空白DPF时分别降低17.1%和24.3%,HCHO排放分别降低35.1%和43.6%,CH3CHO排放分别降低28.4%和29.9%;DPF与CDPF两者对碳烟的捕集过程均包括深床捕集阶段、过渡阶段和滤饼层捕集三个阶段,碳烟加载过程中CDPF前后压差的升高速率明显低于DPF;与纯柴油相比,柴油机燃用生物柴油调合燃料时CDPF的前后压差升高速率有所降低,再生平衡温度向低温区间偏移,有利... 相似文献
983.
针对不完备信息提出一种新的基于矩阵方法的极大相容块求取算法与属性约简方法,结合智能分类器给出不完备信息条件下的故障诊断方法 .首先,通过矩阵方法计算不完备决策表中的极大相容块;然后,利用所求得的极大相容块,提出一种新的属性约简算法,并与其他方法做对比;最后,将所提出的基于极大相容块的属性约简方法与智能分类器(支持向量机、随机森林、决策树等)结合,建立优化的智能故障分类器,将它应用于不完备信息条件下的故障诊断.以汽轮机组的故障诊断为例进行仿真实验,实验结果表明提出的针对不完备信息条件下的故障诊断方法可行、有效. 相似文献
984.
985.
基于经典的Salop模型,研究了定向广告情况下平台企业的进入、竞争与规制问题。研究发现:当广告定向精度较小(大)时,均衡广告量与平台的广告定向精度成反(正)比;与社会最优状态相比,当广告 定向精度较小(大)时,均衡的广告量过多(少),而均衡平台数量是否过多既取决于平台的差异化程度,又取 决于平台的广告定向精度;如果政府只管控平台数量,那么,相对于社会最优而言,当广告定向精度较小(大) 时,平台的数量过多(少);如果政瘠只管控广告量,广告量既可能大于也可能小于社会最优的广告量,最终結 果取决于平台的差异化程度及其广告定向精度。 相似文献
986.
针对环?2?4[u],介绍一类新的加性循环码:?2?4[u]-加性循环码.讨论?2?4[u]-加性循环码及其对偶码的相关性质,以及码字内积和Rα,β上多项式乘积之间的关系.研究环?2?4[u]-循环码的代数结构和最小生成集,并通过相应的实例加以说明. 相似文献
987.
分析了现实生活中对重要节点的需求背景,对连通的网络模型提出了一种新型中心性评价指标,连通支配中心性。该中心性利用网络连通支配集的"连通"和"支配"两大特性,通过循环构建点导出支配子图的连通支配集,生成一棵支配关系扩展有向树。然后基于各节点在该有向树中的支配层次数,支配数和支配边权值3方面的属性,设计了反映节点支配能力强弱的中心性计算公式。最后以合作关系图为例进行相应实验,发现连通支配中心性比较高的节点不仅构成了网络的骨干网,能较好地维持网络基本形态,而且能桥接几个不同研究分区,起到一定的中介作用,体现了网络中节点的组织控制能力。 相似文献
988.
In the need of some real applications, such as text categorization and image classification, the multi-label learning gradually becomes a hot research point in recent years. Much attention has been paid to the research of multi-label classification algorithms. Considering the fact that the high dimensionality of the multi-label datasets may cause the curse of dimensionality and wil hamper the classification process, a dimensionality reduction algorithm, named multi-label kernel discriminant analysis (MLKDA), is proposed to reduce the dimensionality of multi-label datasets. MLKDA, with the kernel trick, processes the multi-label integrally and realizes the nonlinear dimensionality reduction with the idea similar with linear discriminant analysis (LDA). In the classification process of multi-label data, the extreme learning machine (ELM) is an efficient algorithm in the premise of good accuracy. MLKDA, combined with ELM, shows a good performance in multi-label learning experiments with several datasets. The experiments on both static data and data stream show that MLKDA outperforms multi-label dimensionality reduction via dependence maximization (MDDM) and multi-label linear discriminant analysis (MLDA) in cases of balanced datasets and stronger correlation between tags, and ELM is also a good choice for multi-label classification. 相似文献
989.
现今,农民的食物产出量是50年前的3倍,而使用的土地仅仅比50年前多了12%,这都要归功于新技术以及更优良的耕作方式的应用。但全球各地的水平参差不齐。非洲农业研究论坛研究表明,非洲农民的个人实际产出量仅占全球平均个人产出量的一小部分,大部分人都在与土壤贫瘠和气候干旱的斗争中勉强度日。帮助非洲和其他地区的 相似文献
990.
给出了可列个非负线性合成对策,证明了可列个非负线性合成对策的几种解也可由其子对策相应的解来表达,从而解决了可列个非负线性合成对策解的结构问题. 相似文献