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针对咪唑啉衍生物的量子化学特征参数与缓蚀效率存在复杂非线性关系,在利用多因素方差分析判断其相关性的基础上建立以最高占据轨道能量、最低未占据轨道能量、分子偶极矩、单点能、硬度、软度、亲核进攻指数、亲电进攻指数、电子转移参数以及咪唑环上非氢原子静电荷之和等量子化学特征参数为输入,以缓蚀效率为输出的模糊人工神经网络。结果表明,咪唑啉衍生物的量子化学特征参数及其缓蚀效率之间具有非常显著的相关性,据此所创建的Takagi-Sugeno型模糊人工神经网络预测模型采用10-30-1网络结构,通过Momentum优化算法对其进行反复训练直至其均方误差小于容许收敛误差限0.005,训练、测试阶段模型输出值与期望值近似呈线性关系,决定系数为0.9999,关联度较高,验证阶段该模型亦表现出良好的可靠性。因此利用量子化学特征的模糊人工神经网络预测模型能够准确预测不同咪唑啉系列衍生物的缓蚀效率。 相似文献
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中间件的繁荣使得中间件的管理面临着管理对象的类型与数量都极大丰富的问题;同时,开放的网络环境使得管理目标呈现出多样化、综合化和柔性化的特点。上述问题要求中间件的管理能力具有可增长的特性,以满足个性、多样的管理需求。提出了一种面向服务的中间件管理方法。方法中,已有的中间件管理功能被封装为服务,通过服务组装的方式实现管理功能的增值。讨论了中间件预置管理功能的封装、管理的组装模式、组装中接口适配和异常处理等问题,并用一个J2EE场景的管理实例示范和论证了提出的方法。 相似文献
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采用小样本量测信息进行配电网实时状态估计,对提高配电网可靠性,保证其稳定运行具有重要作用。为了在配电网量测信息不足条件下进行高精度状态估计,提出了一种基于改进的图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的物理–数据融合配电网状态估计新方法。该方法首先利用少量相量量测单元将配电网进行切割分区,然后根据分区后的最大直径确定卷积网络所需要的卷积模块数量,其次修改了传统GCN中的邻接矩阵表示方法,从而实现利用卷积网络将配电网分区子系统中的状态变量均由量测量表示。通过IEEE33节点典型算例,验证了所提方法有效性。同时,通过与传统的高斯–牛顿优化算法和传统深度学习网络对比测试,结果表明,所提方法不仅能够将计算复杂度转移到离线阶段,而且能够不依赖于高冗余度的伪量测,具有较高的估计精度与计算速度。 相似文献
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