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本文分别以柠檬酸(C6H8O7·H2O)和蔗糖(C12 H22 O11)为碳源,采用溶胶凝胶法合成了Li2 MnSiO4/C材料.X射线衍射(XRD)结果显示合成出的Li2 MnSiO4/C材料均属于正交晶系Pmn21空间群.扫描电子显微镜(SEM)结果表明合成出的Li2 MnSiO4/C1(以C6H8O7·H2O为碳源)材料粒径均在500 nm左右,Li2MnSiO4/C2(以C12 H22O11为碳源)材料粒径在1μn左右.充放电测试结果显示,Li2MnSiO4/C2较Li2 MnSiO4/C1有较高的首次不可逆容量;两种电极材料经几周循环后均具有稳定的循环性能,所制得的Li2 MnSiO4/C1较Li2 MnSiO4/C2具有高的循环容量. 相似文献
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决策演化集是处理决策规则在时间序列上的演化问题的理论。决策演化集将着眼点从静态的决策信息系统转移到动态的时间序列上,研究决策信息系统在随着时间变化时的演化规律,是一种新的决策研究方法。目前,在决策演化集的标准结构下存在着一些问题,例如预测得到的属性较少,预测夹角偏大等问题。决策演化集的三支结构在提高预测准确度方面是一个有效的方法,但其阈值α和β是固定的。然而,在时间序列下数据是不停变化的,固定的α和β并不能很好地适应这种变化。利用博弈论的方法来调整修改α和β使其适应决策信息系统在时间序列下的变化,并通过实例来演示这种调整。 相似文献
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用传统的线性方法对非平稳和非线性运行状态的滚动轴承进行故障诊断时,效果欠佳。为了及时、准确地监测轴承的运行状态,提出了将拉普拉斯特征映射算法(Laplacian Eigenmap LE)应用到滚动轴承的故障识别中。在振动信号构建的时域和频域高维特征空间矩阵中,充分利用LE算法在非线性特征提取和降维的优点,进行学习,提取表征轴承状态的特征量,并以可视化的聚类结果进行表示。实验模拟了轴承的4种不同类型故障以及滚动体的4种不同受损程度,采用模式识别中聚类性的类内距和类间距两个参数作为衡量指标。与PCA和KPCA两种方法对比,LE不仅明显识别出四种故障类型和有效的区分出滚动体的不同受损程度,而且识别率大大提高。并通过测试样本组验证了LE方法的有效性。 相似文献
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