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111.
采用有限单元法研究凹陷式平封头过渡圆角处的应力分布规律,并求出应力集中系数的简化计算式.  相似文献   
112.
连接型网络的误差反传学习通常只是改变网络的权系数,所学的知识仅存储子所用网络内部神经元的连接之中,而神经元的作用函数在学习过程中保持不变.人脑中的神经无处理信息的方式对变化的信息环境应该具有相应的自适应性,这样的观点用于连接型网络的学习便意味着,在学习过程中,不仅网络内部神经元的连接,表示神经无处理信息方式的作用函数也应该可以变化,参与学习.本文对具有上述功能的多块神经网络以矢量一矩阵的形式给出了一般性的描述,并介绍了相应的误差反传学习算法.多块神经网络及其学习算法的矢量一矩阵描述有助于网络的稳定性分析和学习算法的收敛性分析.  相似文献   
113.
利用大型稀疏矩阵的处理技术,用一维数组压缩存贮管网方程F(H)=0的Jacobi矩阵J(H),并应用图论方法进行管网图节点标号的优化,以节省管网分析计算所需的计算机存贮量及计算时间.  相似文献   
114.
在动态分析中利用有限单元法,常常会导致大规模的矩阵,通常利用子结构的模态综合来减缩矩阵的阶数.本文提出一种新的方法,以减缩约束子结构模态综合中的连接坐标.基于相继缩聚,在Craig方程中的对接结点位移即可逐次消去.因而这种方法克服了经典减缩中所存在的缺点,可连续使用约束子结构法,直至最后一级系统的连接坐标维数被减缩到容许的规模为止.数值计算结果表明,本文改进的减缩方法是有效的.  相似文献   
115.
Cucumber (Cucumis sativus L.) is an annualclimber originated from the tropic rain forest area inthe south of Himalayas, which belongs to the Cucur bitaceae family. Cucumber is one of the importantvegetables in the world, and its planting area is sec ond only to that of tomato[1]. However genetics re search on cucumber obviously drops behind that of thelatter. The classic genetic map of cucumber, with sixlinkage groups, is composed of more than 100 genesfor color, morphology, and dise…  相似文献   
116.
Using an F2 population derived from the hybrid of Lycopersicon esculentum Mill. ‘XF 98-7’× Lycopersicon pimpinellifolium LA2184, a SSR genetic linkage map of tomato is constructed. The map contains 112 markers and spans 808.4 cM with an average distance of 7.22 cM between loci. Two quantitative trait loci (QTLs) for first flower node on chromosomes 5 and 11, two QTLs for number of flowers per truss on chromosomes 2 and 5, and five QTLs for fruit weight on chromosomes 1, 2, 3, 9 and 12 are identified.  相似文献   
117.
介绍了PowerBuilder应用程序的数据库连接技术,并通过具体的实例说明其编程模式。  相似文献   
118.
从共享网络连接的思想出发,对网络中可能出现的连接形式进行了分析,并在此基础上展开了针对同源连接共享的研究,提出了一种基于同源连接来实现连接共享的思想方法。  相似文献   
119.
三次Bezier曲线与三次均匀B样条曲线的光滑拼接   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用三次B样条曲线能转化为三次Bezier曲线的方法,把三次Bezier曲线与三次B样条曲线之间的拼接问题转化为三次Bezier曲线与三次Bezier曲线之间的拼接问题,分别给出了三次Bezier曲线与三次B样条曲线的G0、G1、G2光滑拼接定理.  相似文献   
120.
目的分析和讨论目前流行的P2P网络模型,探讨基于DHT(Distributed Hash Table)的资源定位方法,提出一种改进的kademlia模型。方法将虚拟节点引入结构化P2P系统,对P2P网络节点进行筛选以提高网络运行效率,使之能自适应地进行网络规模调整,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。结果模拟测试表明模型在路由选择和访问延迟方面的表现均优于原Kademlia算法。结论改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,有助于改善P2P网络的可扩展性和可管理性,优化路由,减少网络开销,从而提高网络资源的利用率,适合面向Internet规模的文件共享、协同工作等P2P应用。  相似文献   
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