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概述 信息检索模型 信息检索系统的评价标准 Web搜索引擎的难点 Web搜索引擎体系结构 Web Crawler 预处理 索引和查找 检索结果排序
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8.2数字信号的最佳接收 2.数字信号接收的统计模型
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对纳微米级孔隙多孔介质内的气体流动进行了研究.利用克努森数划分流态,绘制了流态图版,阐明了不同区域的流动特征.基于Beskok-Karniadakis模型,对渗透率校正系数进行了改进,引入多项式修正系数,将Beskok-Karniadakis模型简化为二项式方程,并利用最小二乘法分段拟合得出多项式修正系数的取值.模型对比显示,简化后的模型具有较高的精确度.应用此模型推导出了纳微米级孔隙气体流量的计算公式.进行了室内微观渗流模拟实验,得到气体平面单向渗流规律,与由纳微米级孔隙气体流量公式计算所得渗流特征进行对比,结果显示本模型与实验数据拟合较好.采用本模型进行编程计算,对其影响因素进行分析,发现气体流量随压力平方差增加而增大,且增加趋势越来越快,并随多孔介质渗透率和克努森扩散系数的增加而增大
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分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义
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为实现岩石试样蠕变全过程的准确模拟,并从细观角度探究蠕变过程中微裂隙的发生和发展规律,在二维颗粒流程序(PFC2D)中开发出具有黏弹塑性特征的西原体流变接触本构模型,进一步提出包含两种非定常元件的非定常西原体模型,推导了模型本构关系和蠕变方程.在PFC2D中调用自定义西原体流变模型,通过参数调试,获得与真实试样具有相同强度特性的数值试样.以室内单轴压缩蠕变试验数据为基础,在Matlab中对模型非定常参数进行拟合反演分析.在此基础上,进行单轴压缩蠕变试验的模拟,计算过程中分别采用定常和非定常两种模型,并对微裂隙进行监测.对比分析结果表明:定常模型仅适用于衰减和稳定蠕变阶段;非定常模型也可用于描述加速蠕变阶段,从而准确模拟蠕变全过程;加速蠕变阶段主要是由微裂隙的加速发展而产生,加速蠕变将导致试样剪切破坏
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在韧性断裂中微观孔洞演化机制的基础上,提出了一个基于孔洞演化机制的非耦合型韧性断裂预测模型.模型充分考虑了两种典型的孔洞演化机制:孔洞的长大机制和孔洞的拉长扭转机制.该模型引入了三个具有不同物理意义的材料参数:材料对不同孔洞演化机制的敏感度、应力状态敏感度系数和材料的损伤阈值,并使用等效塑性应变增量表征其对韧性损伤累积过程的驱动作用.为了使模型可以更好地反映三维应力状态对材料韧性断裂性能的影响,将该模型从主应力空间转换到由应力三轴度、罗德参数和临界断裂应变构成的三维空间,得到了由模型确定的三维韧性断裂曲面,并研究了相关参数对三维韧性断裂曲面及平面应力二维韧性断裂曲线的影响.利用5083-O铝合金、TRIP690钢和Docol 600DL双相钢三个典型的轻质高强板材的韧性断裂数据验证了该模型对不同材料和不同应力状态的适用性和准确性
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在现有工艺条件下,校验和完善二冷区铸坯凝固传热计算数学模型,开发三维二冷配水模型,解决目前设备状况下冷却水分布不均匀对铸坯温度的影响,从而控制铸坯表面质量,特别是铸坯的角部裂纹,同时对板坯连铸二冷配水制度进行改进和优化,使之满足高效连铸生产条件和改善铸坯质量的需要。提出压下参数计算公式,结合所开发三维二冷配水模型,优化现有压下工艺,提出并应用精准可控单段压下、非稳态压下控制,集中解决连铸板坯中心偏析、中心疏松和缩孔等内部质量问题。同时优化模型数据库,使之数据更加完备,模型计算更加准确,同时模型具备异钢种混浇过程二冷及压下控制功能,能够进行凝固终点W形预测与控制,可进一步提高模型适用性和准确性。模型开发并成功在多家钢厂现场应用,有效改善了铸坯裂纹和偏析等铸坯表面和内部的质量问题
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转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%
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为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率,采用数据挖掘技术,从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数,并将其应用于模型预设定计算。首先,对冷却特征参数进行识别,按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义,并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时,将其聚类为实际带钢的相似卷,并考虑各相似卷的时间影响,计算相似权重值;随后,基于相似带钢的头部和尾部信息,建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件,采用梯度下降法求解该二次规划问题,通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数;最后,根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明:基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力,学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升
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1 数据管理技术的发展 1.1.1人工管理 1.1.2 文件系统 1.1.3数据库 1.1.4 XML技术 2 数据描述 1.2.1概念设计中的数据描述 1.2.2 逻辑设计中的数据描述 1.2.3物理设计中的数据描述 1.2.4数据联系的描述 3 数据模型 1.3.1 数据抽象的过程 1.3.2 概念模型 1.3.3 逻辑模型 1.3.4 外部模型 1.3.5 内部模型 1.3.6 数据库系统的体系结构 1.3.7 数据独立性 1.4.1 数据库管理系统 1.4.2 数据库系统 4 数据库管理系统和数据库系统 DB、DBMS和DBS的概念 4 计算机基础教研室 5 关系模型 1.5.1 基本术语 1.5.2 关系的定义和性质 1.5.3 关系模型的3类完整性规则 6 关系数据库的规范设计 7 数据库设计过程
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