为了解决AS/RS系统规划不科学、不合理的问题,首先采用集合论来描述AS/RS系统,将AS/RS系统的指标量化并指出AS/RS规划目标的变化规律;然后将AS/RS的规划过程划分为初步设计、详细设计和运行三个阶段,针对各个阶段的特点提出适合各自的仿真方法,从而满足不同阶段的规划要求;在此基础上进一步建立了三阶段集成仿真平台,将三个阶段的规划数据和仿真数据有效集成起来,减少了数据冗余并提高工作效率,针对不同的要求选用了适合集成仿真平台的仿真软件.通过一个AS/RS规划实例证明了本方法的有效性

利用野外观察及实验数据资料,对盐津-珙县地区五峰组-龙马溪组页岩气形成条件进行分析,并探讨其富集成藏的主控因素.研究结果表明盐津-珙县地区五峰组-龙马溪组下部黑色页岩是深水陆棚沉积产物,该区页岩气‘甜点段’五峰组—段—四段和龙马溪组一段—五段发育完整,有机碳质量分数在2.7%~6.0%之间,主要为中高-高有机碳含量,富有机质黑色页岩厚度分布在30~50 m.在高含气层位,纳米级有机质孔和黄铁矿晶间孔大量发育,平均孔隙度为2.28%~3.48%,为吸附气和游离气提供良好的储集空间.研究区内构造强度较弱,通天断层少,具有良好的顶底板条件,压力系数平均大于1.0,因而保存条件良好.分析表明,高有机碳含量、纳米级孔隙发育、高脆性矿物含量、高压力系数是盐津-珙县地区页岩气富集成藏的主控因素

17.1集成运算放大器的简单介绍 17.2运算放大器在信号运算方面的应用 17.3运算放大器在信号处理方面的应用 17.4运算放大器在波形产生方面的应用 17.5运算放大器在信号测量方面的应用 17.6集成功率放大器 17.7运算放大电路中的负反馈 17.8使用运算放大器应注意的几个问题

一、是非题 1、只要集成运放引入正反馈,就一定工作在非线性区。() 2、当集成运放工作在非线性区时,输出电压不是高电平,就是低电平。() 3、运算电路中一般均引入负反馈。()

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

《模拟电子技术》课程教学资源（PPT课件讲稿）第七章 集成运算放大器 7.3 集成运算放大器的应用 7.4 集成运放在电压比较器中的作用

7.5集成锁相环介绍(续) 7.5.1集成锁相环分类

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

一、理想运算放大器的特点 二、负反馈是集成运放线性应用的必要条件 三、运算放大器的基本电路 四、集成运放的线性应用

1．集成电路和集成电路的分类、特点 2．运算放大器的组成与符号