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针对大规模项目资源库中项目资源信息无序而导致无法准确快速找出项目资源库中所需资源的问题,提出了基于MapReduce的并行化模糊聚类划分算法。该算法首先抽象原始项目资源特征属性并标准化;其次,根据标准化后的特征属性建立项目相似矩阵,运用矩阵分块思想分割矩阵;然后,利用MapReduce技术处理分块矩阵并合并结果;最后,运用阈值评判划分成若干个有序的项目组。与K-means算法和遗传算法的对比实验结果证明:该算法具有较高的准确率和查全率,并且在大规模数据计算时能够得到较高的加速比,可以有效准确地划分项目资源。 相似文献
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以氨基甘油和氯甲酸乙酯为原料,通过取代、硝化、碱解三步合成了1-硝氨基-2,3-二硝酰氧基丙烷(NG-N1),并利用元素分析、核磁共振、红外光谱等鉴定其结构;优化了碱解反应条件,采用KOH作为碱解试剂,最优工艺条件为:n(KOH)∶n(II)为4∶1~5∶1,常温反应5 min;利用TG-DSC对化合物进行了热分析,其熔点为62.1℃,分解点为182.3℃。采用NASA-CEA软件,在标准条件(p_c∶p_o=70∶1)下计算了含NG-N1的改性双基推进剂(CMDB)的能量性能,当NG-N1的含量为30%时,推进剂的能量性能最优,理论比冲I_(sp)最大为2 578.3 N·s/kg,较基础配方提高了50.5 N·s/kg,特征速度C~*最大为1 576 m/s,较基础配方增加了48 m/s。 相似文献
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以3,4-双(3'-氨基呋咱-4'-基)呋咱(BATF)为原料,经氧化反应合成了未见文献报道的含能化合物双3,3'-偶氮双(3-氨基三呋咱)(ABATF),收率82%;采用红外、核磁、质谱以及元素分析等对目标化合物进行了表征;确定了氧化反应的最佳条件为加料时间20~30 min,BATF和KMn O4摩尔比1∶1,反应温度50℃;采用差示扫描量热法和热重-微商热重研究了ABATF的热行为,其最大放热峰温为295.5℃。通过Gaussian 09程序和VLW状态方程计算了ABATF的物化和爆轰性能,其密度为1.765 g·cm-3、爆速8250 m·s-1、生成焓1626.6 k J·mol-1、爆压为29.4 GPa、爆热为6350 J·g-1,综合性能优于BATF。 相似文献
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以二氨基呋咱为原料,经氧化、水解、中和和取代反应合成了3,4-双(3-硝基呋咱-4-氧基)呋咱,并采用红外光谱、核磁共振、元素分析、X射线单晶衍射等进行了结构表征。晶体属于单斜晶系,空间群为P21/c ,a=15.256(3), b=11.579(3), c=14.981(3), β=117.624(4)°, Mr=328.14, V=2344.7(9) 3, Z=8, Dc=1.859 g·cm-3, F(000)=1312, μ=0.177 mm-1, S=1.012, R1=0.0433, wR2=0.0987。晶体结构分析结果表明,在不对称单元中存在两种构象不同的分子,分子中含有大量的弱键,能够提高化合物的密度和热稳定性。采用差示扫描量热法和热重分析研究了3,4-双(3-硝基呋咱-4-氧基)呋咱的热分解过程,在10 ℃·min-1的升温条件下,其熔点为72.9 ℃,在245~346 ℃ 之间存在明显放热过程。 相似文献
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为了提高自然语言处理的准确度,很多工作将句法成分树与LSTM相结合,提出了各种针对成分树的LSTM模型(文中用C-TreeLSTM统称这类模型)。考虑到C-TreeLSTM模型在计算内部节点隐藏状态的过程中,由于一个重要信息来源(即单词)的缺失导致文本建模的准确度不高,该文提出一种针对成分树的混合神经网络模型,通过在C-TreeLSTM模型的节点编码过程中注入各节点所覆盖的短语语义向量来增强节点对文本语义的记忆,故将此模型命名为SC-TreeLSTM。实验结果表明,该模型在情感分类和机器阅读理解两类任务上表现优异。 相似文献
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