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1.
在乙二醇和水为混合溶剂中加入NaCl组成三元系,在20~40℃时,改变混合溶剂中乙二醇的质量分数,在w=0%,10%,20%和30%的条件下,测定下列电池电动势AgCl-Ag|NaCl(mA),C2H6O2(w),H2O(1-w)|Na-ISE,(A)确定混合溶剂中AgCl-Ag和Na-ISE电极对在不同温度时的标准电动势,计算了NaCl的迁移性质。结果表明,低温时NaCl在纯水中有较高的吉布斯自由能状态,而在高温时,NaCl在乙二醇和水的混合溶液中处于较高的吉布斯自由能状态。 相似文献
2.
空间co-location(并置)模式是一组空间特征的子集,其实例在空间中频繁地邻近出现.由于空间数据同时存在关联性和异质性,co-location模式实例的分布或在整个研究区域中全局出现(全局co-location模式),或在研究区域的局部区域出现(区域co-location模式),从而提出了多级co-location模式挖掘.当前的多级co-location模式挖掘方法存在两个问题:1)已有的多级co-location模式挖掘方法忽略了模式在空间中的分布特性,未能准确区分全局和区域co-location模式;2)已有的多级模式挖掘方法将全局非频繁co-location模式作为候选区域co-location模式,导致候选区域co-location模式数量过多.针对以上问题,首先,定义了模式的实例分布均匀系数,在考虑模式频繁性的同时考虑了模式在空间中的分布情况,从而正确、高效地识别出全局和区域co-location模式.其次,基于模式的实例分布均匀系数,设计了一个有效的多级co-location模式挖掘算法,提出了有效的剪枝策略以提高算法效率.最后,在真实和合成数据集上进行了广泛的实验,验证了所提方法的正确性和高效性. 相似文献
3.
针对图数据的表示学习在推荐系统、链接预测等图下游任务已展现出重要的研究价值。然而目前主流的方法存在一些缺陷:图卷积网络的固定传播模式限制节点表示的语义表达能力,以及编码器-解码器结构中的正则化重建阻碍学习节点间的差异化特征,这些都可能导致节点表示不能很好适应图下游任务。为此,基于互信息最大化理论提出一种多级特征增强的图表示学习模型,能以无监督的方式生成高质量的节点表示。模型使用提取器保留节点原始属性中的差异化特征,利用注意力聚合器维持编码空间中节点分布的局部相关性和全局差异性,应用深度图信息最大化策略统一全局编码规则。实验结果证明,在几个基准图数据集上该模型在直推式学习和归纳式学习下的编码表现均超过了所有的主流对比基线。 相似文献
4.
影响图是单决策人基于不确定信息表示和求解复杂决策问题的图模型,已成为一种流行的标准建模工具。由于决策环境纷繁复杂,决策问题多种多样,没有任何一种建模工具能够普遍适用于各种决策问题。为了表示复杂决策问题,增强影响图的表达能力,研究者对影响图进行了多种扩展。从建模无限制决策问题、非对称决策问题、涉及连续变量的决策问题、涉及非精确变量的决策问题及多Agent决策问题等方面对影响图的扩展进行了较为全面的回顾与分析,指出了有关影响图的进一步研究方向。关键词:决策;影响图;无限制决策;非对称决策;多Agent决策 相似文献
5.
6.
昆钢8^#方坯连铸机于2001年进行高效化改造,3年后,二冷室横梁弯曲变形严重,导致固定其上的喷淋水管、托辊歪斜,铸坯在二冷过程中抖动剧烈,拉坯阻力增大,使漏钢事故增多、铸坯跑偏、产生脱方质量问题,影响了生产正常进行。经过对二冷室横梁改造,上述状况有较大好转,最为显著的是解决了二冷各段位及铸坯的抖动现象,减少了漏钢事故,提高了铸坯质量。 相似文献
7.
例外检测能够在诸如电子商务、信用卡欺骗及气象数据分析等领域中挖掘真正未预料到的知识,人们注意到,已有发现例外的方法只能处理数值型属性,同时不允许用户动态地改变参数。在此,文章基于“概念层次树”、“语义距离”及“语义贴近度”等概念,研究了SDB—例外及FCB—例外,并给出了挖掘这些例外的有效算法。 相似文献
8.
针对费托合成水相副产物混合醇的回收问题,通过对混合醇的物性进行分析结合流程模拟软件Aspen Plus,开发了一种费托合成水相副产混合醇分离脱水工艺。运用Aspen Plus中的灵敏度分析工具计算出各塔理论板数、进料位置、回流比等操作参数,并对全工艺流程进行节能分析,提出了最优的工艺流程。模拟计算结果表明,该工艺得到的合成水中含醇量为PPM级,混合醇回收率很高,得到的混合醇产品含水量小于1%,优化后的工艺节能42%。 相似文献
9.
影响力最大化是研究如何在社会网络中寻找小部分最具影响力的节点作为信息扩散源,使信息在网络中传播范围最大的问题.已有相关研究大多只是针对同质信息网络,但现实中的社会网络是包含了多种对象类型和对象之间多种关系类型的异质网络,因此提出了基于元路径的邻接信息熵(MPAIE)模型,以及基于元图的邻接信息熵(MGAIE)模型来模拟异质信息网络中的社会影响.通过设置元路径或元图,该方法可以灵活地整合异质网络中的结构和语义信息,对节点的影响力做出度量,并在两个真实数据集上验证了MPAIE及MGAIE模型的有效性. 相似文献
10.
图像先验是图像复原中求解不适定问题的关键。针对在图像具有显著噪声时,极端通道先验去模糊算法容易产生振铃伪影和无法抑制噪声的缺点,利用全变分模型可以同时抑制噪声和保护边缘的优势,提出一种有效的全变分极端通道先验的盲图像去噪和去模糊模型。首先,将全变分模型分别引入暗通道和亮通道中,用于保护图像的边缘及消除噪声或振铃伪影;其次,利用半二次分裂技术解决模型的非凸问题和估计潜在的清晰图像;最后,用迭代多尺度盲反褶积估计图像的模糊核。实验结果表明,该算法能够在抑制噪声的同时很好地保护图像的边缘细节和消除振铃伪影。相比近几年具有代表性的其他方法,该模型的鲁棒性、主观视觉效果和客观评价指标均有明显提高。 相似文献