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为从细观尺度研究矿岩含水率对自然崩落法放矿松动体形态的影响,对非饱和矿岩颗粒间的受力进行了分析,并分别将放矿场内细颗粒流与大块离散矿岩利用格子波尔兹曼法与离散元法处理,基于格子波尔兹曼法-离散元法耦合算法建立自然崩落法放矿模型,得出含水率与放矿松动体形态间的关系,并通过将模拟结果与已有研究结论进行对比分析,验证了基于格子波尔兹曼法-离散元法耦合算法的放矿模型准确性及可靠性.研究表明:矿岩含水率对放矿松动体形态影响显著,在同等矿岩放出质量分数情况下,随着含水率的增大,放矿松动体高度呈先增大后减小的趋势,放矿松动体形态先逐渐变为细长型再逐渐恢复,放矿松动体形态变化的含水率临界值在10%左右
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研究对象是带有限缓冲区混合流水车间中的多目标调度问题。以各机器前置后置缓冲区容积有限、工件以批量形式运输、运载设备的运载能力有限等作为资源限制因素,以最小化完工时间、最小化物料运输时间、最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标,建立调度模型。分别采用NSGA-II、NSGA-III算法求解该模型,并对比两者之间的差别;设置不同的缓冲区容积,探究不同缓冲区容积对生产目标的影响,寻找最优缓冲区容积;建立不同模型,探究以最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标的意义,最后以某船用管类生产企业的实际生产案例作为对象,通过对比优化结果与实际生产数据,验证了算法有效性
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介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型,并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上,提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先,利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据,通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数;其次,使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换,得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”,再对其进行归一化处理,得到归一化的“参考脱碳曲线”;然后,采用多点校正的方法,计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量,并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差,对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正,得到“计算脱碳曲线”;最后,通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新,进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明,改进的指数模型具有较高的准确率,终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%
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 聚类分析的概念 一、聚类分析的基本思想 ★相似的归为一类。 ★模式相似性的度量。 ★无监督分类算法。 二、特征量的类型 ★物理量----(重量、长度、速度) ★次序量----(等级、技能、学识) ★名义量----(性别、状态、种类)  模式相似性测度  类的定义与类间距离  聚类的算法
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二重积分的计算法(1) 一、利用直角坐标系计算二重积分 如果积分区域为:a≤x≤b,1(x)≤y≤2(x)
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5.1 网络层设计要点 5.2 路由算法 5.3 拥塞控制算法 5.4 服务质量 5.5 网络互联 5.6 Internet上的网络层
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1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting(提升法) AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释
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1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么? 5 Tilling(耕种,耕作)算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子
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一、对称密码算法 1 运算速度快、密钥短、多种用途、历史悠久 2 密钥管理困难(分发、更换) 二、非对称密码算法 1 一只需保管私钥、可以相当长的时间保持不变、需要的数目较小 2 -运算速度慢、密钥尺寸大、历史短
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1 感知机的概念 2 感知机的学习策略 3 感知机学习算法 4 感知机学习算法的对偶形式
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