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极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中存在数据学习不充分的问题。流形学习算法揭示了数据内在的几何结构信息。根据遥感图像的特点,基于流形学习的思想,将遥感图像数据样本的流行结构引入到ELM模型中,提出一种基于局部信息保持极限学习机LPKELM(locality information preserving extreme learning machine)。为了验证所提算法的有效性,使用两个高光谱遥感图像数据集进行实验。实验结果表明,LPKELM的分类性能优于SVM、KELM、KCRT-CK和MLR算法。 相似文献
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从施工工艺的全过程分析及采取的有效控制手段,证明论文所述高填方湿陷性黄土路堤的填筑施工方案可行。具体操作办法是:通过对填料的试验测定,采取重锤夯实、2层三七灰土进行基地的处理。同时,填筑过程中和沉降期内加强沉降观测,以数据严控和指导施工,最终有效地避免了湿陷性黄土路堤填筑施工中经常出现的病害。 相似文献
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采用3种粒径的粉末活性炭(PAC,50μm、3μm、200 nm),考察了PAC粒径变化对天然有机物的吸附性能和吸附前后的水中有机物分子量分布的影响,探讨了不同PAC投加量、投加方式和吸附程度条件下,PAC粒径对PAC-UF工艺处理效果以及膜污染的影响。结果表明,PAC可以有效地吸附UF膜难于截留的小分子量有机物,粒径减小有助于增强其对30 k~100 k分子质量有机物组分的吸附;PAC投加量增加和粒径减小均增大了其吸附容量,提高了PAC-UF工艺的有机物去除率,并进一步减缓了膜污染;集中式投加并未因为与有机物的接触时间延长而改善PAC-UF工艺的去除率和减缓膜污染程度,连续式投加是PAC-UF工艺最有效的投加方式;此外,PAC与有机物在膜面形成的活性炭滤饼层,可以对有机物起到额外截留的作用,而缓解膜污染的主要原因是PAC对有机物的吸附去除,吸附饱和的PAC会加剧膜污染。 相似文献
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通过优化滑板材质、调整滑板体积、优化滑板形状、改进钢包滑动机构等措施对原滑板进行了改进,改进后的滑板连滑率达到了100%,使用寿命达到了4次,基本上满足了生产要求。 相似文献
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对潍坊某地的膨润土(MMT)原料进行提纯、用碳酸钠作为钠化剂进行钠化改型及有机改性,将之与聚苯乙烯(PS)复合制备出PS/OMMT纳米复合材料。重点研究了不同浓度的十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)改性剂对MMT层间距的影响以及OMMT用量对复合材料力学性能的影响。结果表明:加入的十六烷基三甲基溴化铵浓度为40%时改性效果最好,得到的OMMT的层间距更大,可达到2.38 nm。在PS中加入OMMT以后,随着加入OMMT量的增多材料的拉伸强度和断裂强度分别提高了3 MPa和2 MPa,在OMMT用量为5%时,均达到10MPa,此时所得PS/OMMT纳米复合材料的高温热分解率达到6%,阻燃性能最好。OMMT的加入使纳米复合材料水平燃烧速度下降至9 mm/min,氧指数增加了3%,耐高温性能和阻燃性能增强。 相似文献
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