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21.
针对软测量模型在实际应用中遇到的问题, 结合AdaBoost 集成学习思想, 提出适用于软测量回归的集成学习算法, 以提高传统软测量模型的精度. 为了克服模型更新技术对软测量实际应用的制约, 将增量学习机制加入软测量集成建模中, 使软测量模型具有在线实时更新的增量学习能力. 对浆纱过程使用新方法建立上浆率软测量模型, 并使用实际生产数据对模型进行检验, 检验结果表明, 该模型具有很好的预测精度, 并能够较好地实现在线更新.
相似文献22.
基于算法只有适应优化问题的特性才能表现出优异性能的观点,在探索与利用平衡的理论框架下将灾变机制引入粒子群算法。在对灾变的强度和范围进行深入研究的基础上,提出4种控制灾变的方法,并通过多组正交实验研究最佳的灾变触发方式。通过实验分析得出如下结论:灾变对高维问题的作用有限;灾变强度控制在15%以下为宜;以种群多样性作为灾变的触发条件,能得到较好效果。以上述结论为基础提出自适应灾变粒子群算法,并通过与其他算法对比验证文中算法具有较好性能。 相似文献
23.
数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的和随时间变化的数据集合.以数据仓库为基础,采用分层思想,进行了油田数据中心平台架构设计,并对数据仓库ETL给出了具体实现,为企业数据中心建设提供了参考. 相似文献
24.
25.
近30年来加剧的气候变化已经显著改变了北温带森林的树木物候,并对城市植被生态与景观产生长远影响。尽管此前已有研究揭示北京地带性植被生长季与花叶物候的整体变化趋势和气候响应特征,物候响应的种间差异及各物候阶段的响应敏感性仍有待进一步探究。聚焦1980s-2010s北京植物园45种园林树木物候的年代际变化,旨在揭示不同树种、各物候阶段的物候响应特征和响应敏感性差异。结果表明,与30年前相比,各树种始花期、盛花期和末花期分别平均提前10.2日、7.5日、2.4日(p<0.05),开花持续期延长,每日同步开花树种增多;各树种展叶始期平均提前7.8日(p<0.05),秋色盛期及落叶末期分别平均延后7日、7.8日(p<0.05),导致生长季及叶幕期显著延长(p<0.05)。以物候变化量绝对值衡量特定物候阶段的响应敏感性,发现与其他物候阶段相比,始花期的响应敏感性最为突出且种间一致性较强,而叶衰老物候在响应方向及程度上的种间差异最为显著,开花、展叶物候的响应差异导致8个树种的花叶时序发生颠倒。以始花期、末花期、展叶始期及落叶末期的响应敏感性标准化值均值衡量各树种的综合物候敏感性并作树种聚类分析,发现玉兰、紫丁香、华北珍珠梅、元宝枫、黄刺玫等树种呈高物候敏感性,文冠果、毛泡桐、桑、碧桃、楸等树种呈低物候敏感性,且大部分树种各物候阶段的敏感性特征并不均衡,需予以持续关注和进一步探究。面对持续变暖、极端性增强的气候变化趋势,研究结果可从树种层面为提高北京城市植被景观与生态的气候适应性提供一定参考。 相似文献
26.
针对分布式信源编码(Distributed Source Coding, DSC)中极化码码长受限带来的资源消耗大等问题,设计了一种基于任意码长极化码的DSC方案以减少码长冗余所带来的资源浪费。对待传输的信源序列选择合适的码长,将该码长分解为多个子码,信源分散放置于各子码之中进行系统极化码编码,在信道中只传输校验位,译码端利用信源相关性译码。在此基础上,利用打孔技术进行压缩。仿真实验结果表明,提出的DSC方案具有灵活构造任意码长极化码这一优势的同时,压缩性能更优于标准极化码以及多核方式构造的任意码长极化码。 相似文献
27.
28.
本文以废玻璃粉为原料,CaCO_3为发泡剂,氧化铝纤维为增强剂,采用熔融发泡法制备泡沫玻璃。研究了发泡温度、发泡剂含量、纤维含量等因素对泡沫玻璃性能的影响。采用材料试验机、SEM、阿基米德法分析测试手段,对泡沫玻璃气泡结构、体积密度、气孔率以及抗压强度等进行了表征和分析。结果显示:随着氧化铝纤维含量的增加,泡沫玻璃的强度提高,气孔逐渐减小,均匀性变差。当氧化铝纤维含量为5%,发泡剂含量4%,烧结温度为820℃时,样品的平均抗压强度为3.5MPa、抗折强度为1.6MPa、气孔率为84%。 相似文献
29.
依据IEEE1149.1标准,采用SOPC技术设计了一款高速的边界扫描主控器;用户可对该主控器进行配置,输出测试所需的控制信号,输出的测试时钟TCK频率可达50MHz,大大提高了边界扫描测试效率;同时,开发的具有自主知识产权的边界扫描主控器IP核为SOPC系统可测性设计提供了一个很有实际价值的组件,无需专用边界扫描测试设备即可实现对系统的边界扫描测试功能;经时序仿真波形和数字示波器观测结果验证,该边界扫描主控器所产生的测试信号符合测试要求,设计正确合理。 相似文献
30.
对数据库的优化可以节约存储空间,提高数据库的访问效率,查询更加快捷,但我们在优化的过程中经常会步入误区。在这儿,我们就SQL Server datetime类型的数据优化举例说明,并对datetime各个类型数据的存储的大小、索引存储的大小、索引使用时候的速度进行测试,让大家对datetime类型数据优化更加深入的了解。 相似文献