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241.
微波等离子体法制备纳米钼粉 总被引:11,自引:0,他引:11
阐述用微波等离子法制备纳米金属钼粉的原理,探讨了此法制备纳米钼粉颗粒的工艺与影响因素,并以羰基钼为原料制得纳米级钼粉,平均粒径小于50nm,还研究了钼粉在空气中的热稳定性。 相似文献
242.
针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量. 相似文献
243.
为了研究三维沟槽电极硅探测器相邻单元之间的相干性的影响因素,根据Ramo定理提出的电信号产生原理,需要观察不同条件下探测器单元中比重场的变化.该文以方形三维沟槽电极硅探测器为研究对象,利用仿真工具Silvaco TCAD仿真出方形三维沟槽电极硅探测器的结构,采取单个最小电离粒子(MIP)从探测器上部垂直入射的方式,通过改变高能粒子入射的位置和探测器的沟槽深度,来研究探测器相邻单元中的比重场变化,进而得出相干性的影响因素. 相似文献
244.
245.
基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
付丽辉 《大庆师范学院学报》2010,30(6)
针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。 相似文献
246.
本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况. 相似文献
247.
针对2T2C铁电存储单元读写电路进行了单粒子翻转效应的仿真模拟,研究了单粒子入射读写电路的不同敏感节点对存储数据的影响,并分析了数据读写出错的内在机制.结果表明:单粒子入射存储阵列中的字线晶体管时,存储数据未发生翻转,这主要是因为铁电电容极化信息波动后又恢复至原状态;单粒子入射外围电路中的板线激发器和灵敏放大器时,存储数据发生了翻转,这主要是因为外围电路产生的单粒子瞬态脉冲造成数据读出出错,进而导致了回写数据翻转. 相似文献
248.
本文研究了PSO(粒子群优化)算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络(ANFIS),提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型,并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看,该配色模型收敛速度快,精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高,在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。 相似文献
249.
为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用. 相似文献
250.
基于PSO的加权关联规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
简要描述了加权关联规则问题及离散粒子群优化算法,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的加权关联规则挖掘算法(PSO-WMAR).实验证明,本算法运行时间更省,产生的规则数更少且更有效.该算法具有以下特点:1)把关联规则挖掘的两个阶段结合在一起,无须先挖掘出全部频繁项目集然后再提取规则;2)只需要扫描一次数据库;3)把兴趣度引入适合度函数之中,挖掘出的规则数量更少、更有效;4)求加权频繁项目集无须查找所有候选加权频繁项目集,或者求频繁项目集的高序子集或非频繁项目集的低序超集. 相似文献