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多层多维事元可拓集及其运算
文档格式:PDF 文档大小:381.78KB 文档页数:6
为了建立复杂系统的事元可拓模型,针对现实世界中具有多层结构、每个子层次结构又具有多个特征的复杂系统中各子系统的相互作用问题,从可拓学原理出发,在n维事元可拓集概念的基础上,提出了多层多维事元可拓集及其正域、负域、拓界的概念.给出了多层多维事元可拓集的正可拓域、负可拓域、正稳定域、负稳定域的定义.研究了多层多维事元可拓集的交运算等,讨论了有关性质,并对性质进行了严格证明,得到了多层多维事元可拓集交的可拓域、稳定域的表达式
添加Lα-DPPC和γ-球蛋白对透明质酸润滑性的影响
文档格式:PDF 文档大小:579.72KB 文档页数:5
在透明质酸为主要成分的人工关节润滑剂中添加Lα-DPPC磷脂和γ-球蛋白,配制成复合人工滑液,在PVA-H/PVA-H,PVA-H/316 L S.S.2类摩擦副上,利用振子式摩擦仪和M2000型磨损实验机,测定其摩擦学参数.结果表明,与纯粹透明质酸溶液相比,复合人工滑液的润滑性能有显著提高.其润滑机制研究表明,润滑性能的提高可能得益于添加物质在PVA-H材料表面所形成的磷脂双层膜及其良好的边界润滑能力
电子科技大学:《时域测试技术综合实验 Comprehensive Experiment of Time Domain Testing Technology》课程教学资源(课件讲稿)实验十 时域反射实验
文档格式:PDF 文档大小:1.2MB 文档页数:20
1.学习时域信号反射的基本原理; 2.了解数字示波器和信号源的主要技术指标; 3.掌握高速信号传输过程的阻抗匹配原理,并能够指导工程实现
中国电机工程学会:核能发电专业发展报告(PPT宣讲稿,2019年11月)
文档格式:PDF 文档大小:1.94MB 文档页数:79
一、前言 二、核能发电技术研究最新进展 三、核能发电技术学科发展趋势及展望 四、创新发展机制分析与建议 五、小结
河南工程学院:《通风安全学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 通风系统设计与能力核定
文档格式:PPT 文档大小:5.9MB 文档页数:128
一.矿井通风系统 二.采区通风系统 三.通风构筑物及漏风 四.矿井通风设计 五.可控循环通风概述 六.矿井通风能力核定
河南工程学院:《通风安全学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 通风动力
文档格式:PPT 文档大小:5.11MB 文档页数:127
重点: ➢ 自然风压的产生、计算、利用与控制 ➢ 轴流式和离心式主要通风机特性 ➢ 主要通风机的联合运转 ➢ 主要通风机的合理工作范围 难点: ➢ 自然风压的计算、利用与控制 ➢ 主要通风机的联合运转 ➢ 主要通风机的合理工作范围 本章小节: 第一节 自然风压 第二节 扇风机的类型和构造 第三节 主要通风机附属装置 第四节 通风机实际特性曲线 第五节 通风机的工况点及其经济运行 第六节 通风机的联合运转 第七节 矿井通风设备选型 第八节 主要通风机性能测试 第九节 噪声控制概述
《机器学习 Machine Learning》课程教学资源(书籍文献)[德] Andreas C. Müller [美] Sarah Guido《Python机器学习基础教程 Introduction to Machine Learning with Python》
文档格式:PDF 文档大小:29.42MB 文档页数:295
第1章 引言 第2章 监督学习 第3章 无监督学习与预处理 第4章 数据表示与特征工程 第5章 模型评估与改进 第6章 算法链与管道 第7章 处理文本数据 第8章 全书总结
氧化物型杂质或添加剂对铁氧化物还原动力学的影响
文档格式:PDF 文档大小:512.08KB 文档页数:4
系统地评估了铁氧化物还原动力学中氧化物型杂质或添加剂的影响,进行了必要的量化分析.其影响的特点与杂质含量,杂质存在形式和加入方法,样品的初始化学组成和物理性状,还原剂的种类,反应温度,还原分数等多种因素有关
基于情感能量模型的表情机器头
文档格式:PDF 文档大小:557.39KB 文档页数:5
首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法;利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性
基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型
文档格式:PDF 文档大小:468.41KB 文档页数:5
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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