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9.1 人工神经网络概述 9.1.1.人工神经网络概述 9.1.2 人工神经元电路实现模型简介 9.2 细胞神经网络模型及其混沌特性 9.2.1细胞神经网络简介 9.2.2细胞神经网络CNN的混沌输出 9.2.3细胞神经网络的电路实现 9.3 脉冲耦合神经网络模型 9.3.1. PCNN模型基本原理 9.3.2 混沌PCNN模型原理分析 9.3.3 PCNN在CNAPS环境下的数字实现 9.3.4 神经网络在旅行商问题中的应用
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(1) 1H-NMR的基本原理 (2) 1H-NMR的化学位移 (3) 1H-NMR的自旋偶合与自旋裂分 (4) 积分曲线与质子的数目 (5) 1H-NMR的谱图解析 (6) 13C-NMR谱简介(自学)
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以Na2MoO4·2H2O、NiSO4·6H2O和MnO2为原料, 采用水热法成功制备了类松果状NiMoO4/MnO2复合材料.通过X射线衍射、扫描电子显微镜、恒电流充放电、循环伏安和交流阻抗对材料进行表征.结果表明, MnO2的最佳质量分数为10%, 所得NiMoO4/MnO2复合材料具有类松果状形貌, 其颗粒直径为200~600 nm, 且表面粗糙、多孔; 在1 A·g-1的电流密度下, MnO2质量分数为0、5%、10%、15%、20%时, 所得复合材料NM0、NM5、NM10、NM15和NM20的放电比电容分别为260、248、650、420和305 F·g-1.在电流密度为10 A·g-1下, 最佳样品NM10复合材料的首次放电比容量为102 F·g-1, 经过100次循环后, 其放电比电容稳定在147 F·g-1.该性能的提高, 主要是由于MnO2的引入弥补了NiMoO4单一材料存在的不足, 从而达到协同增效的作用
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(1) 1H-NMR的基本原理 (2) 1H-NMR的化学位移 (3) 1H-NMR的自旋偶合与自旋裂分 (4) 积分曲线与质子的数目 (5) 1H-NMR的谱图解析 (6) 13C-NMR谱简介(自学)
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利用扫描电镜分析了自耗电极和电渣重熔钢中夹杂物的特征,结合热力学计算,分析了氧硫复合夹杂物在电渣重熔过程中的转变机理。结果表明,电渣重熔采用气氛保护结合脱氧操作可以将自耗电极全氧质量分数由0.0017%降低至0.0008%。电渣重熔之后钢中小于3 μm夹杂物的比例显著增加。自耗电极中的夹杂物为CaS与含质量分数3%和11%左右MgO的CaO–Al2O3–SiO2–MgO结合的两类复合夹杂物。电渣过程未被去除的氧化物夹杂中的SiO2被钢液中酸溶铝还原,保留至电渣锭中。电渣锭中含约1%MgO和2%SiO2且成分均匀的CaO–Al2O3–SiO2–MgO是在电渣过程中新生的夹杂物。自耗电极中的CaS通过分解为钢液中溶解Ca和S,以及通过与液态氧化物夹杂中Al2O3反应的途径在电渣过程被去除。电渣锭中低熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中溶解S、酸溶铝Al与氧化物夹杂中CaO的反应产物,高熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中Ca和S偏析后反应新生的夹杂物。复合夹杂物中补丁状CaS是在电渣重熔钢液冷却过程中由复合夹杂物熔体中析出的
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一、属性:指设计实体、结构体、数据类型、信号等对象的特定特征。 二、VHDL的预定义属性分类: 1、数值类属性; 2、函数类属性; 3、信号类属性; 4、数据类型类属性; 5、数据区间类属性
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2003年考研数学(二)真题评注 一、填空题(本题共6小题,每小题4分,满分24分把答案填在题中横线上) (1)若x→0时,(1-ax2)4-1与 xsin是等价无穷小,则a
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一、模拟的应用 1、工程设计 2、虚拟环境 3、模型验证 二、课程原理 三、问题实例 1、集成电路的功率分配 2、空间结构的受力关系 3、插件的温度分布
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微元法 我们先回忆一下求曲边梯形面积S的步骤:对区间[a,b作划分 a=x0
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