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一、动脉性充血 由于小动脉扩张而流入局部组织或器官中的血量 增多,称为动脉充血(arterial hyperemia),又称主 动性充血(active hyperemia),简称充血。 1、原因和发生机理 (1)、物理性因素 (2)、化学性因素 (3)、生物性因素
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一、问题的引出:非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
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针对高炉炼铁过程的关键工艺指标——铁水硅含量[Si]难以直接在线检测且化验过程滞后的问题,提出一种基于稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机(R-S-LS-SVR)与多目标遗传参数优化的铁水[Si]动态软测量建模方法.首先,针对标准最小二乘支持向量机(LS-SVR)的拉格朗日乘子与误差项成正比导致最终解缺少稀疏性的问题,提取样本数据在特征空间映射集的极大无关组来实现训练样本集的稀疏化,降低建模的计算复杂度;其次,标准最小二乘支持向量机的目标函数鲁棒性不足的问题将IGGⅢ加权函数引入稀疏化后的最小二乘支持向量机模型进行鲁棒性改进,得到鲁棒性较强的稀疏化鲁棒最小二乘支持向量机模型;最后,针对常规均方根误差评价模型性能的不足,提出从建模误差与估计趋势评价建模性能的多目标评价指标.在此基础上,利用非支配排序的带有精英策略的多目标遗传算法优化模型参数,从而获得具有最优参数的铁水[Si]在线软测量模型.工业实验及比较分析验证了所提方法的有效性和先进性
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一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例
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隧道健康状态诊断过程作为一个模糊系统,具有随机性和模糊性的特点.传统的隧道结构健康诊断方法无法妥善地将系统的模糊性和随机性关联在一起.基于此,针对隧道结构健康状态诊断系统的模糊性和随机性特点,提出了基于云理论的隧道结构健康状态诊断方法.首先,建立反映隧道结构健康状况等级评语集的正态云模型.然后,依据逆向云发生器原理,将隧道结构健康状态指标的监测数据的归一化结果值转化为隶属度云模型.将健康状态指标的重要性语言值转化为权重云,用于表征各健康状态指标的重要程度.最后,运用云理论的计算方法对隧道结构健康状态等级进行诊断,得到健康状态等级诊断结果的云模型.应用云模型的改进方法,对某市地铁2号线盾构隧道结构健康状态进行了诊断,极大提高了诊断结果的可视化和鲁棒性
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一. 不溶性表面膜及其性质 很多水不溶性物质(有些需要溶剂的帮助)能在水面 上铺展成膜,称表面膜(surface membrane)。 不溶性表面活性物质,在适当的条件下,可以形成一 个分子厚度的稳定的膜,分子的极性基在水中,非极性 基向外。这种膜被称作单分子层表面膜(monomolecular film 或monolayer)
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稀缺性的含义:生产资源的相对有限性资源的稀缺性与经济问题由于资源稀缺性的存 在,使得人们必须考虑如何使用有限的相对稀缺的生产资源来满足无限多样化的需要。这就 是所谓的\ 经济问题\.生产资源或生产要素主要包括的成分经济社会中的生产资 源也叫生产要素,主要包括:资本(其价格为利息)、土地(其价格为地租)、劳动(其价 格为工资)
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针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义
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采用核磁共振成像技术对柱浸渗流过程进行非接触、无损探测,得到溶液静止和流动时的核磁共振图像.通过对速度值分布的分析,评价了速度场均匀性,得到了均匀性指数与喷淋强度的关系,进而研究了细观渗流速度场分布特性和孔隙内速度场演化规律.研究表明:流速分布具有明显的不均匀性,流速值与孔隙大小并不严格一致;不同喷淋强度下速度值分布趋势相似,最大流速与喷淋强度正相关;通过分析速度场均匀性与喷淋强度间关系可得到喷淋强度阈值,实验中0.7 L·cm-2·h-1为此粒级级配的喷淋强度阈值.现场应用动态喷淋强度可明显改善堆场的渗透性,提高铜的浸出率
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一、问题的引出:非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
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