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生物填料在水处理中有着广泛的应用,一百多年来,生物填料其材质、比表面积的大小、布水布气性能、强度、密度和造价等因素,直接影响到废水处理的效率和运行的可行性。文章就生物填料的研究进展、存在问题和发展方向进行了探讨。 相似文献
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目的 当前大多数基于Mean-shift的跟踪算法都忽视了目标中密集的特征信息,本文有效利用密集特征信息,来提高跟踪的准确性.方法 在目标模型中,常存在一些颜色特征相对聚集,形成一定大小的特征密集区,这些区域的面积或大或小,对人眼视觉跟踪异常重要.这些区域形成的空间结构信息,可以被利用到目标跟踪.提出一种高效的目标模型,通过计算密集特征区域面积,以及密集区质心到目标中心的距离,构建加权系数,通过该系数,来增加目标中分布相对集中的特征的权值,同时削弱离散特征的权值.同时使用零阶矩和目标模型与候选模型之间的相似度系数,估算目标的面积;再使用预测目标面积补偿法,对目标中因使用背景加权法而权重被削弱的特征区域,进行面积补偿;最后使用估算的目标区域面积以及二阶中心距,估算目标尺度和方向的改变.在跟踪过程中,背景如发生较大变化,则对目标模型进行更新.结果 本文算法具有很好的尺度适应性,跟踪平均准确率在94.6%以上,得到较当前一些先进方法更好的准确度和效率.结论 提出的算法能增加目标模型中不同特征权值间的差异,使得构建的目标模型具有较强区分目标和背景的能力,提高了定位目标的准确性;面积补偿法解决了目标因特征权重被削弱,而导致估算的目标面积小于实际面积的问题. 相似文献
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针对云计算环境下的多目标任务调度问题,提出一种新的基于Q学习的多目标优化任务调度算法(Multi-objective Task Scheduling Algorithm based on Q-learning,QM TS).该算法的主要思想是:首先,在任务排序阶段利用Q-learning算法中的自学习过程得到更加合理的任务序列;然后,在虚拟机分配阶段使用线性加权法综合考虑任务最早完成时间和计算节点的计算成本,达到同时优化多目标问题的目的;最后,以产生更小的makespan和总成本为目标函数对任务进行调度,得到任务完成后的实验结果.实验结果表明,QMTS算法在使用Q-learning对任务进行排序后可以得到比HEFT算法更小的makespan;并且根据优化多目标调度策略在任务执行过程中减少了makespan和总成本,是一种有效的多目标优化任务调度算法. 相似文献
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以燃煤粉煤灰为改性研究对象,硅溶胶为改性剂,通过酸洗、混合、凝胶、真空干燥、培烧、研磨过筛等步骤得到表面包覆二氧化硅的粉煤灰,研究了改性配方、胶凝工艺、焙烧工艺对粉煤灰吸水率、白度、反射率等特性的影响。研究发现,硅溶胶中二氧化硅质量分数为25%~32%、粉煤灰与硅溶胶质量比为1∶(2~3)、胶凝温度为40℃、胶凝pH为10.0、焙烧温度为1 000℃、焙烧时间为2 h时,粉煤灰吸水率、白度、反射率等综合性能好,且可重现。重现实验得到:粉煤灰吸水率的期望为18.535%,方差为0.004 845%;白度的期望为21.8%,方差为1.558%;波长为200~800 nm处的平均反射率期望为37.72%,方差为1.652 544%;波长为800~2 400 nm处的平均反射率期望为68.26%,方差为0.626 806%。实验结果较粉煤灰吸水率降低了76.8%,白度提高了2.1倍, 200~800 nm处和800~2 400 nm处的平均反射率分别提高了72.7%和1.5倍。 相似文献