针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题

DNA是生物遗传的主要物质,DNA复制即以原来DNA分子为模板合成出相同分子 的过程。 9-1DNA复制 生物系统的遗传信息主要表现为DNA分子中特异的核苷酸排列顺序。DNA整个分子 复制,可以将遗传信息由亲代传给子代,碱基配对原理是遗传信息传递的基本机制

蛋白质芯片是一种快速、高效、高通量的蛋白质组研究新技术。目前,它已成为人们研究的热点之一。本文就近年来蛋白质芯片及其分析应用新进展做一简要的评述

第一节一对相对性状的遗传 第二节分离规律的解释 第三节分离规律的验证 第四节显性性状的表现与环境的关系 第五节分离规律的应用

一、选择题(共16题32分) 1.2分(8716)8716有两位同学进行蔗糖水解实验时,所用盐酸溶液浓度为N1蔗糖溶液浓度为N2,他们分别用等体积的盐酸与蔗糖溶液混合,不等体积的盐酸与蔗糖溶液混合,则他们所测得的反应终止时体系旋光度分别为a1和a2,则: () (A)a1=a2 (B)a1>a2 (C)a< (D)a1≠a2

在第十二章中,我们对事件史分析的基本概念和模型作了介绍。 但在事件史分析的实际操作中,研究人员常常发现数据预处理是一项很麻烦 的工作。在应用其他分析方法时,输入的数据资料都往往已经具备相当标准化的 格式,无需再进行处理。与此相比,应用事件史分析的实际数据格式却往往因不 同的调查、不同的专题而有数据格式方面的很大差别

一、填空题(共17题45分) 1.5分(1685) 1685 在298.15K时,F2分子的转动惯量=32.5×1047gm2,h=6.626×10-3j.s,则此F2分 子的转动配分函数q=,F2气体的摩尔转动熵

一、选择题(共5题25分) 1.5分(1402)1402 在N个NO分子组成的晶体中,每个分子都有两种可能的排列方式,即NO和ON,也可将晶体视为NO和ON的混合物,在0K时该体系的熵值:() (A)S=0 (B)So= (C)=Nkin2 (D)So=2kInN

以铁品位为58.58%、TiO2品位为12.04%的海滨钛磁铁矿精矿为试样，进行煤基直接还原–磁选试验。从反应产生的CO和CO2气体组成、总反应的气化速率、CO分压值、金属化率、矿物组成等角度进行分析，查明了CaO在海滨钛磁铁矿精矿直接还原?磁选工艺中的作用机理。研究结果表明，CaO可以提高还原剂的气化速率，促进钛磁铁矿的还原，增加CO2气体的产生量，从而降低CO分压值。同时发现CaO可以参与固固反应，降低含钛矿物中的FeO含量，也有利于钛、铁组分的迁移和富集，促进金属铁颗粒的聚集长大。因此，添加CaO有利于通过磨矿?磁选促进钛铁分离与回收