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为了给数控机床故障的精准诊断提供保障,延长数控机床使用周期,以数控机床历史维修记录为研究对象,对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后,提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory, BLSTM)与具有回路的条件随机场(Conditional random field with loop, L-CRF)相结合的命名实体识别方法。首先,对输入语句进行分词和标注,使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练,将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列;然后,将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息;最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明,该方法明显优于其他命名实体识别方法,为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础
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风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加,使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出,因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA (moving average)算法的基础上提出一种SDPA (segmented dot product accumulation)动态有功电能测量算法,该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先,分别讨论了传统MA和ⅡR (infinite impulse response)滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性,指出两种算法对动态输入信号测量的局限性,并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础,提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法,通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外,通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明,与传统MA和ⅡR滤波器相比,SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下,动态电能测量可达到较低误差水平
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一、置信度与μ的置信区间 日常分析中测定次数是很有限的,总体平均值 自然不为人所知。但是随机误差的分布规律表明, 测定值总是在以μ为中心的一定范围内波动,并有 着向μ集中的趋势。因此,如何根据有限的测定结 果来估计μ可能存在的范围(称之为置信区间)是 有实际意义的。该范围愈小,说明测定值与μ愈接 近,即测定的准确度愈高。但由于测定次数毕竟较 少,由此计算出的置信区间也不可能以百分之百的 把握将μ包含在内,只能以一定的概率进行判断
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第一章 初等数学 第二章 解析几何 第三章 线性代数 第四章 微分学 第五章 积分学 第六章 向量与场论初步 第七章 级数 第八章 复变函数 第九章 积分变换 第十章 特殊函数 第十一章 常微分方程 第十二章 偏微分方程 第十三章 积分方程 第十四章 概率论 第十五章 数理统计方法 第十六章 随机过程 第十七章 统计计算方法 第十八章 误分析插值法曲线拟合 第十九章 数值微分·数值积分·积分方程数值解 第二十章 线性方程组的解法·矩阵求逆 第二十一章 方程解法、非线性方程组解法 第二十二章 矩障特征值的计算 第二十三章 常微分方程数值解法 第二十四章 偏微分方程的有限差分方法 第二十五章 偏微分方程的有限元方法及其他方法 第二十六章 离散数学 第二十七章 模糊数学 第二十八章 组合数学 第二十九章 现代控制论 第三十章 信息论 第三十一章 系统工程
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一、标准分析方法 一个项目的测定往往有多种可供选择的分析方法这些方法的灵敏度不同对 仪器和操作的要求不同而且由于方法的原理不同干扰因素也不同甚至其结果 的表示涵义也不尽相同。当采用不同方法测定同一项目时就会产生结果不可比 的问题因此有必要进行分析方法标准化活动。标准方法的选定首先要达到所要 求的检出限度·其次能提供足够小的随机和系统误差同时对各种环境样品能得 到相近的准确度和精密度,当然也要考虑技术、仪器
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1.1基本概念 时间序列所研究的是时间上的相关结构。它的应用广泛,从海洋学到金融学 都是它的应用范围。著名的CAPM模型(资本资产定价模型)和随机波动模型就是 含有时间序列成份的金融模型的例子。当我们考虑一时间序列时,我们通常考虑一 个数值的集合{X:t=1,…,n},其中下标t表示数据被观测到的时间。虽然直观 上很清楚,我们还是来详细描述一下X的一系列非标准特性。 非等距数据(缺损数据)。例如,若时间序列是某一证券的日收益率,则在节假 日等非交易日里就没有数据可得了
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回归分析的原理及应用 在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工作曲线(也叫标准曲线,或 校正曲线,或检量线)。例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱法 中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所使用的工作曲线,通常都是直 线。一般是把实验点描在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量。 大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准溶液的浓度)作为自变量;纵 坐标y表示某种特征性质(如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变量 是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O,2)的随机变量。然后根据 坐标纸上的这些散点(实验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工作 者习惯的制作工作曲线的方法
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在分析化学,特别是仪器分析中,常常需要做工 作曲线(也叫标准曲线,或校正曲线,或检量线)。 例如,原子吸收法中作吸光度和浓度的工作曲线,极谱 法中作波高和浓度的工作曲线等等。在分析化学中所 使用的工作曲线,通常都是直线。一般是把实验点描 在坐标纸上,横坐标X表示被测物质的浓度,叫自变量 。大都是把可以精确测量或严格控制的变量(如标准 溶液的浓度)作为自变量;纵坐标y表示某种特征性质 (如吸光度、波高等)的量,称因变量,一般设因变 量是一组相互独立、其误差服从同一正态分布N(O, o2)的随机变量。然后根据坐标纸上的这些散点(实 验点)的走向,用直尺描出一条直线。这就是分析工 作者习惯的制作工作曲线的方法
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基于裂缝的发展及分布形态,探究无腹筋混凝土梁在不同剪跨比和纵筋配筋率作用下的剪切性能,采用剪跨比分别为1.5、2、2.5和纵筋配筋率分别为1.28%、1.62%、1.99%的9组无腹筋混凝土梁进行四点加载受剪试验,通过应用分形几何理论对试验梁表面的裂缝进行分析,使用盒计数法计算得到分级荷载及极限荷载作用下梁表面裂缝的分形维数,探讨了梁表面分形维数与极限荷载、分级荷载及跨中挠度之间的关系。结果表明:剪跨比与极限荷载及开裂荷载成反比,而纵筋配筋率与极限荷载成正比,但其对于开裂荷载的影响较小。无腹筋混凝土梁不论在分级加载作用下还是极限荷载作用下都具备明显的分形特征,在分级荷载作用下的分形维数在0.964~1.449,在极限荷载作用下的分形维数在1.33附近。分级荷载、跨中挠度与分形维数之间呈现较好的对数关系,分级荷载与分形维数的变化曲线受剪跨比及梁纵筋配筋率的影响具有一定的规律性,而跨中挠度受剪跨比的影响较小,在纵筋配筋率作用下,其曲线的曲率呈现出先增大后减小的趋势,但极限荷载与分形维数之间的关系具有一定的差异性,极限荷载会随着剪跨比的增大呈现出先增大后减小的趋势,随着纵筋配筋率的增大呈现出的差异性较大
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一. 热分析概述 1. 热分析定义 2. 热分析仪器 仪器类型 仪器校正及检定 3. 热分析实验 热分析方法选用 实验方案设计及实验条件选择 热分析曲线解析 二. 应用 用热分析观测物质的各种转变、反应和特性参数的应用实例。 或:不同研究领域的应用实例。 或:相对应的研究领域的应用实例。 三. 热分析中的哲理 ◆ 热变化是永恒的主题 ◆变则通的哲理 ◆时-空特性 ◆ 对偶性 ◆研究层次 ◆ 科学思维方法的运用 ◆问题-方法-标准的思维方法 四. 热分析中几个问题的思考 站在科学的高度,关注热分析面临的共同问题。 1. 热分析峰的分离 2. 大数据的热分析仪器 3. 原位分析—穿戴设备 4. 微重力下的热分析
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