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利用热膨胀仪对低碳含铌钢(0.028%C-0.25%Si-1.82%Mn-0.085%Nb)进行热处理模拟,即950℃正火后快速冷却到中间温度350~550℃,随后进行不同加热速率、保温温度及保温时间的回火处理.采用光学显微镜、扫描电镜和图像分析方法,分析了不同回火条件下组织中的马氏体-奥氏体(MA)形貌、尺寸及分布.结果表明:回火前的终冷温度在贝氏体相变温度区间及提高回火升温速率,会增加回火组织中MA的体积分数,MA体积分数最高达到7.9%.提高回火温度和延长回火时间,MA的体积分数会出现峰值.回火后,MA平均尺寸在0.77~1.48μm.提高终冷温度、升温速率、回火温度和延长回火时间,会使回火后的MA粗大,并呈多边形化.MA的体积分数和平均尺寸主要受中间冷却过程结束时未转变奥氏体量、回火过程中铁素体向残余奥氏体碳扩散程度以及回火后残余奥氏体稳定性的影响
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在类合金(NH4Cl-H2O溶液)定向凝固晶体生长实验装置上,利用?30μm煤粉作示踪粒子,再现糊状区内微通道流以及通道出口处的流体流动,并测算了各处流体的瞬时速率.分析认为:凝固初期,糊状区内固相体积分数较大,内部流体流动受阻;随着固相体积分数减少,糊状区孔隙率增大,流体充分发展;当平均固相体积分数降至0.42,接近最小值0.38时,当量雷诺数达到临界值(247),糊状区内形成微通道;随着通道宽度逐渐扩大,液相区内热流体进入微通道.微通道内稀冷液体向上流,浓热液体向下流,促使通道内溶液再结晶
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针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性
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电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量
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为什么要数据挖掘原语和语言? 一个完全自动(不需要人为干预或指导)的数据挖掘 机器只可能是“一只疯了的怪兽
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第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算
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针对数据立方体的结构特点,结合联机分析处理技术,提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法.以合肥农河超市实际数据作为测试数据,给出了两种算法的实验结果.结果表明,两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异,分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘
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第8章 MATLAB数值积分与微分 8.1数值积分 8.2数值微分
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采用饱和砂土流固耦合的细观力学模型,通过颗粒流数值模拟了在临界水力梯度条件下饱和砂土的细观响应.讨论了在建议模型框架内临界水力梯度、颗粒刚度等因素对模拟结果的影响,并从细观机理上做了进一步分析.模拟结果表明,在临界流或超临界流条件下,试样最终的稳态响应分成两部分:一部分颗粒停留在试样顶部,其颗粒数量正比于施加的水力梯度值;另一部分颗粒则在试样底部形成某种形式的对流运动.细观数值模型分析所得的临界水力梯度比连续介质力学分析得到的值要小,这个差别反映了模型的动力特性.在临界流或超临界流条件下,砂沸时水的流动除局部区域外基本上仍属于层流范围,但已偏离了达西定律
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一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据
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