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提出了两种高预测效率、高泛化能力的数值计算方法,一种方法是小波神经网络(Wavelet NeuralNetwork,WNN)算法;另一种是基于小波尺度函数的WSK-SV(Wavelet Scaling Kernel-Support Vector)算法.WNN算法将小波函数与BP神经网络方法相结合,通过输入层、隐含层、输出层间的连接权重以及隐含层使用的激励函数构成了这种算法的关键技术;WSK-SV算法将小波的尺度函数与SV(Support Vector)方法相结合,使这种算法既保持了SVM(Support Vector Machine)的优点,又具有很好的泛化能力.上述两种算法都属于计算智能(Computational Intelligence,简称CI)方法并用于人机系统的性能预测. 相似文献
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在有机朗肯循环(ORC)系统其他部件的效率均相同的条件下,蒸发器的换热量越大,不可逆损失越小,系统的做功潜力就越大。由于混合工质的相变温度滑移与热源的温度变化具有较好的"匹配性",采用混合工质为循环工质,并使用(火积)流耗散率来描述混合工质与热源流体换热过程中的不可逆损失。结合T-Q图来分析蒸发器中混合工质与热源流体换热过程,发现混合工质与热源流体换热曲线围成的面积为(火积)流耗散率,并且分别得出了蒸发器换热量最大与不可逆损失最小的条件,以此指导系统最佳混合工质和运行条件的选择。针对确定的热源条件,在蒸发器换热量达到最大的条件下,以不可逆损失最小为目标,建立了基于蒸发器性能的系统最佳混合工质和运行条件的选择方法。采用参考文献中热源条件,筛选出最佳混合工质为R600a/R134a(0.2/0.8),在最佳蒸发器出口温度为365.75 K的运行条件下,换热量是文献中最佳混合工质的3.3倍,在系统其他部件的参数选择均相同的条件下,系统的净输出功率是文献中最佳混合工质的2.4倍。 相似文献
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锰渣中三氧化二铝的测定 ,一般采用强碱分离二次滴定法[1 ] 。由于用铁坩埚熔样 ,大量铁离子的共沉淀 ,使测定结果波动较大 ,氟化物释放法又使测定手续繁琐、费时。本文采用六次甲基四胺沉淀铝 ,硝酸铅滴定过量的标准EDTA ,返滴法测定铝。方法简便、快速、准确度高 ,在生产应用中取得比较满意的分析结果。1 实验部分1 1 主要试剂EDTA标准溶液 :0 0 1 0 0 0mol/L ,用基准EDTA配制 ;硝酸铅标准溶液 :0 0 1 0 0 0mol/L ,称取3 31 2 1 g硝酸铅 ,用水溶解并稀至 1 0 0 0mL ,用EDTA标准溶液标定 ;乙酸 -乙酸钠缓… 相似文献