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本章主要内容简介 1.向量的内积,长度的概念;向量空间的规范正交基;正交矩阵;正 正定二次型交变换; 2.矩阵的特征值,特征向量; 3.相似矩阵,实对称矩阵正交相似与对角矩阵的方法; 4.二次型及其矩阵表示,二次型秩的概念;二次型的标准形,规范形; 5.配方法化二次型为标准形;二次型与对应矩阵的正定性判别
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针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题,提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先,研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响,进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法;其次,为增加粒子多样性及快速寻优,将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作,并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后,分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入,研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入,以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试,进一步为了验证所提算法的泛化能力,选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明,本文算法易于跳出局部最优解,提升了算法的学习能力与泛化能力,具有较优的分类性能
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研究了夹杂物对Mg脱氧钢焊接热影响区(HAZ)组织及冲击韧性的影响。研究结果表明,MgO–MnS复合夹杂物形貌随着Al的添加发生显著变化。当Al质量分数为0.001%时,由中心单一MgO粒子与外围MnS相组成;当Al质量分数为0.020%时,其形貌为夹杂物中多个细小的MgO粒子嵌入MnS相中。前者可诱发晶内针状铁素体(IAF)形核,而后者不具备该能力,故HAZ中主要晶内组织分别为塑性IAF、脆性侧板条铁素体。因此,未添加Al钢的400 kJ·cm?1大线能量焊接HAZ韧性优于添加Al钢
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9-4单变量有理函数域 9.4.1域上的一元有理分式域的定义 设R为一整环,命S={(b,a)|a,b∈R,a≠0}。现在S中规定为 逐一验证“反身性”、“对称性”、“传递性”可知为一等价关系。用(b,a)表示与 (ba)等价的元素的全体。现记S关于u的等价类的集合为%,则(b,a)是中的元 素。下面在上定义二元运算:
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用电脑创作的作品可以是音乐、动画、一些渲染效果图,或者一段电影剪辑等多种媒体的集成。由于多媒体作品尺寸巨大,用硬盘存储 大量的多媒体作品将占去大量的硬盘空间。光第十二章作品的光盘发布盘存储是以外存形式保留数据,比硬盘更为可靠,其存储容量可看作为海量存储,因此光盘 方式作为多媒体作品的常用存储方式
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微震能级随时间发生变化,高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系,为预测矿山微震能量时序变化,基于一维卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN),建立微震能级时间序列预测模型;通过模型训练,实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题,导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件,为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率,对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型;利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据,改进后模型的总体测试正确率达到98.4%,其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测,模型的预测正确率整体达到93.5%,且对高能级微震事件的预测正确率接近100%
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实验一、粘度法测定高聚物分子量 实验二、电导法测定水溶性表面活性剂的临界胶束浓度 实验三 电导法测定测弱电解质的电离常数 实验四、一级反应——蔗糖水解 实验五、三液系(苯-水-乙醇)相图的绘制 实验六 乳状液的制备、鉴定和破坏 实验七 电导滴定法测定食醋中乙酸的含量 实验八 乙酸乙酯皂化反应速率常数的测定
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第8章分布式操作系统引言 计算机技术及通信技术的飞速发展。各种类型的区域 网,广域网不断出现 大量的计算机通过网络被连结在一起,从而获得极高 的运算能力及广泛的数据共享 用高速通信联结起来的大量的计算机系统,通常称作 为分布式系统 而这是针对以往集中式系统(即,单处理机系统,包 含一个处理机,存储器,外设及一些终端)而言的 分布式系统,所需用的软件同集中式系统是不同的, 对于操作系统的需求也是不同的
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线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:
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钢渣用作建筑材料时,由于其中含有大量游离氧化钙(f-CaO),稳定性较差,通常需要改性钢渣以提高其稳定性、胶凝性. 在对钢渣、高炉渣进行化学成分和矿物组成分析的基础上,对高炉渣改性钢渣的可能性进行了热力学计算,结果表明高炉渣中的SiO2与钢渣中f-CaO反应,生成胶凝相,同时降低了钢渣中的f-CaO含量. 本文通过研究热态高炉渣改性钢渣,结合X射线衍射、拉曼光谱、扫描电镜及能谱分析等研究方法,对改性钢渣的矿物成分、f-CaO含量、黏度变化等进行了分析. 研究发现随着热态高炉渣配比量的增加,改性渣黏度缓慢增加,改性钢渣中f-CaO、RO相含量降低,改性渣的胶凝性能提高. 在1550℃下,钢渣中添加10%高炉渣时,改性渣中2CaO·SiO2(C2S)、3CaO·SiO2(C3S)含量显著提高,f-CaO质量分数降至1.64%,稳定性大大提高,符合建材化使用要求. 此外,进一步使用焦炭还原改性渣中的铁,轻松实现了渣铁分离,提高改性渣的易磨性
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