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酵母菌处理赖氨酸生产废水的研究与应用 总被引:7,自引:0,他引:7
对酵母菌处理赖氨酸生产废水的技术工艺条件进行了研究,结果表明其最佳工艺条件为:ph值4.0温度32℃,时间20h,接种量10%。该技术作为预处理应用于实际工程中取得了较好的效果,并可回收一定的酵母蛋白,具有一定的经济效益。 相似文献
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文章简要地介绍了国内外的同行业对抛光硅片表面所作的大量测试分析工作,着重介绍用MOS高频C-V测试、二极管平面结特性测试和离子探针分析器对SiO_2溶胶抛光、Cu离子/SiO_2溶胶抛光、Cu离子抛光和Cr离子抛光等工艺制作的硅片表面进行的测试分析和比 相似文献
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针对供电企业"先消费后付款"的经营模式可能造成用电客户因失信引发的欠费风险,需要在用电客户欠费行为发生之前实时快速地分析海量的用电用户的数据,给出潜在的欠费客户名单的问题,提出一种基于并行分类算法的电力客户欠费预警方法。首先,该方法使用基于Spark的随机森林(RF)分类算法对欠费用户进行建模;其次,根据用户以往历史用电行为和缴费记录使用时间序列进行预测得到其未来用电和缴费行为特征;最后,使用之前得到的模型对用户进行分类得到未来潜在高危险欠费用户。将该方法与并行化后的支持向量机(SVM)算法和在线序列极限学习机(OSELM)算法进行对比分析,实验结果表明,所提方法相对于对比算法在准确率上有较大提高,便于电费回收管理人员进行提前催缴,确保电费回收的及时性,有利于电力企业进行客户欠费风险管理。 相似文献
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云计算是一种基于信息网络的计算模式和服务模式,它将信息技术资源以服务方式动态、弹性地提供给用户,使用户可以按需使用。由于受到主机的启动时间、资源分配时间以及任务调度时间等因素的影响,在云环境下提供给用户的服务存在时延问题。因此,工作负载预测是云环境下一种重要的能源优化的方式。此外,由于云中工作负载的变化具有十分大的波动性,因此增加了预测模型的预测难度。提出了一种基于自回归模型和Elman神经网络的预测模型(Hybrid Auto Regressive Moving Average model and Elman neural network,HARMA-E),其使用ARMA模型进行预测,再使用ENN模型对ARMA模型的误差进行预测,通过修正ARMA的输出值得到最终的预测值。仿真实验结果表明,该预测模型能够较好地提升主机负载预测值的准确度。 相似文献
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