基于算法稳定的分类机器学习泛化能力的研究

泛化能力是机器学习理论研究的主要目的.本文通过对算法稳定框架下分类机器学习相对误差的研究,得到了重叠稳定条件下分类机器学习不依赖于分布的相对误差的界,再通过这个界讨论了重叠稳定条件下分类机器学习的泛化能力,得出了重叠稳定条件下分类机器学习是具有较好泛化能力的结论.     

热超导管式全玻璃真空管集热器的热性能分析

对热超导管作传热管的全玻璃真空管太阳能集热器的传热机理进行了分析,给出了其总热损失系数、效率因子、热迁移因子和瞬时效率的表达式.并通过实例将瞬时效率的理论计算值与实验测定值进行了比较,两者的相对误差小于6.74%.说明相关的计算表达式较好地反映了全玻璃真空管太阳能集热器的传热性能与特点,同时讨论了如何提高集热器的性能,其结论可用于该类真空管集热器的设计与性能预测.     

一种PID温度控制算法的设计和实现

介绍温度控制中一种实际应用中效果良好的通用的PID温度算法,说明其原理、设计、流程、应用。     

基于马尔科夫理论优化的地下咸水层CO2溶解性能灰色预测模型

在地下咸水层封存过程中，CO₂的溶解反应将会影响其封存容量和稳定性，并对周围环境和生态系统造成不利影响。为合理分析CO₂在地下咸水层中的溶解性能，基于马尔科夫理论对灰色GM(1,1)模型进行优化，构建CO₂溶解性能灰色预测模型。通过预测单因素影响下CO₂在地下咸水层中的溶解性能，科学分析模型预测值与实测值的平均相对误差。结果表明：通过压强、温度及矿化度分析不同影响因素对CO₂在水中溶解性能，得出CO₂溶解性能灰色马尔科夫优化预测模型预测值与实测值的平均相对误差分别为0.37%、17.73%、0.21%；与灰色GM(1,1)模型相比，预测结果的平均相对误差分别降低了0.35、1.56、3.41百分点，CO₂溶解性能灰色预测模型预测精度更高。研究成果为CO₂在地下咸水层中的溶解封存提供数据支撑。     

X-RAY镀层测厚仪检测及校正方法浅析

基于X-RAY荧光光谱方法的基础理论,简单分析了能量散射X-RAY荧光光谱分析法的工作原理,通过对准直器尺寸、测量时间、应用程式、基材等参数的选择,分析了X-RAY镀层测厚仪检测及校正的方法。结果表明,检测校正后的X-RAY镀层测厚仪,测量结果的相对误差、相对标准差小,且该方法对企业生产具有指导意义。     

涡轮流量计修正技术研究及应用

文章主要是针对涡轮流量计如何提高在使用中的精度,并对该方法进行了原理分析和验证。     

基于BP神经网络的爆破振速峰值预报

以司家营铁矿露天矿爆破振动的实测数据为基础,运用BP神经网络原理,以孔数、最大单孔药量、总药量、高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质点爆破振动速度峰值进行预测。结果表明:BP神经网络模型的预测精确度明显高于传统的萨道夫斯基公式,对工程实践具有较好的指导性。     

水样中亚铁及总铁含量连续测定方法探讨

文章研究了在同一样品溶液中连续测定亚铁和总铁的分析方法,对同一标准样品溶液和实际样品进行了单独测定亚铁和总铁含量的实验,同时在完成亚铁含量测定后加入试剂,进行了总铁含量的连续测定,并对实验数据进行相对误差分析。结果表明:单独和连续测定的总铁含量数据无显著性差异,方法切实可行。     

佛山市禅城区高强混凝土回弹法测强曲线的试验研究

为建立更适用于佛山市禅城区高强混凝土回弹法检测的测强曲线,选取佛山市禅城区周边各搅拌站制作高强混凝土标准试件进行回弹法检测和抗压试验。最终建立符合实体检测要求的强度区间C50～C90的高强混凝土回弹法测强曲线。     

云南电网峰谷差的灰色预测模型及其应用

根据华中理工大学邓聚龙教授的灰色系统理论，建立了云南电网峰谷差的长期灰色预测动态模型，经检验模型精度为一级，并提供了直到２０００年的峰谷差预测值，供有关部门制定规划时参考．建模方法和预测结果得到了云南省电力局的好评．