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德州科技职业学院:《食品加工机械与设备》课程教学资源(PPT课件)第六章 成型、挤压机械与设备
文档格式:PPT 文档大小:635.5KB 文档页数:43
第一节 压延机 第二节 饼干成形机械 第三节 搓圆机 第四节 包馅机 第五节 饮料糕点成形机 第六节 挤压机
《农业机械学》第七章 联合收获机械
文档格式:PPT 文档大小:1.43MB 文档页数:76
第一节谷物联合收获机的类型 第二节谷物联合收获机的构成 第三节谷物联合收获机的总体参数 第四节玉米收获机械的类型 第五节玉米收获机的工作原理
三辊轧管机的调整特性分析
文档格式:PDF 文档大小:451.09KB 文档页数:4
从提高钢管壁厚精度为出发点,推导了三辊轧管机调整参数的计算方法,分析了三辊轧管机的调整特性.应用效果表明,该算法简洁可靠,可以提高三辊轧管机的调整效率和钢管的壁厚精度
连铸工艺参数对SWRH82B高碳钢碳偏析的影响
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:8
高碳钢连铸生产技术工艺优化是当前连铸技术研究的主要内容之一。针对国内某钢厂SWRH82B高碳钢生产过程中出现碳偏析、网状渗碳体组织缺陷的问题,采用数值模拟与实验相结合的方法,利用Fluent软件建立了八机八流连铸机凝固传热模型,数值模拟计算凝固传热特征;研究了八机八流连铸机在不同浇注速度、过热度和末端电磁搅拌参数条件下对SWRH82B高碳钢铸坯碳偏析和夹杂物的影响;分析了SWRH82B高碳钢连铸过程中的主要要素与组织性能之间的关系。研究结果表明:铸坯中心碳偏析是网状渗碳体主要诱导因素,通过调整过热度和浇注速度有利于促进钢液成分的均匀化,降低夹杂物含量;当过热度降低至25 ℃,浇注速度提高至2 m·min?1,铸坯中心平均碳偏析指数由1.17降低为1.11,索氏体化率达到89%,网状渗碳体级别由四级下降到一级,基本消除C类夹杂物;通过设置末端电磁搅拌参数为电流370 A、频率7 Hz时,碳偏析指数最低值下降到1.04。通过优化连铸生产工艺参数,解决了企业SWRH82B高碳钢生产过程中的缺陷,为高碳钢的高质量生产提供理论与实践支撑
《机电一体化系统设计》课程教学资源(PPT课件)第一章 绪论
文档格式:PPT 文档大小:75KB 文档页数:9
1.1 机电一体化概念 1.2 机电一体化系统的组成 1.3 机电一体化系统的相关技术
高职:《光纤通信原理》实验八光纤接收系统实验
文档格式:DOC 文档大小:177.5KB 文档页数:6
1熟悉光收端机偏置电压的调整 2光收端机的动态范围测试实验 3光收端机的灵敏度测试实验 4光收端机接口电路共模噪声抑制方法
内蒙古农业大学:《食品机械与设备》课程教学课件(PPT讲稿)第一章 物料输送机械
文档格式:PPT 文档大小:4.29MB 文档页数:95
第一节 固体物料输送机械与设备 带式输送机 螺旋式输送机 刮板输送机 斗式提升机 气力输送装置 第二节 流体输送装置 真空吸料装置 液料泵
江西农业大学:《农业机械学》课程教学课件(PPT讲稿)第八章 谷物收获机械
文档格式:PPT 文档大小:24.24MB 文档页数:178
第一节 概述 第二节 收割机械 第三节 脱粒机 第四节 联合收获机械 4.1 联合收获机的特点及分类 4.2 联合收获机的一般构造和工作过程 4.3 联合收获机的割台 4.4 联合收获机的中间输送装置
齐齐哈尔大学:《食品工厂机械与设备》课程教学资源(PPT课件)第八章 装料与包装机械
文档格式:PPT 文档大小:1.53MB 文档页数:47
第二节 液体装料机(罐装机) 第三节 酱体装料机 第四节 固体装料机 第五节 成品包装机械与设备
基于多目标支持向量机的ADHD分类
文档格式:PDF 文档大小:997.63KB 文档页数:8
注意力缺陷多动障碍(ADHD)是儿童期最常见的精神疾病之一,在大多数情况下持续到成年期。近年来,基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的,然而事实上,ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本,从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题,即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征,提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型,其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差,进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解,并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估,并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好,可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断,还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断
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