无机推断题的解题技巧及解题态度

无机推断题可以考查化学理论、化学方程式、化学实验和不同化合物之间的联系。而且,能够很好的考查考生的推理能力,所以,无机推断题在高考试题中扮演着重要的角色。因此,解题技巧是必不可少的,即寻找"突破口"。     

高考最易拿分的必考大题-有机推断题

有机物推断是以合成有机物为背景,对有机物的结构、性质、合成方法、反应条件的选择等知识的综合考查,能充分展现知识考查与分析推断能力的结合,体现化学学科知识的实用性.正因如此,在近年的广东高考卷中,它总能“风雨不动安如山”地在高考化学大题中占有一席之地.有机推断题有非常基础的送分题以及知识迁移题,其实难度并不是很大,应该是高考化学中最易拿分的大题.但前提是需要考生细心看题,学会知识迁移.解这类题,考生不仅要熟知有机合成的基本原理,还要对推断题中所给的信息进行提取筛选.     

谈谈关于元素周期表和元素周期律题的解题方法

从近几年广东的高考试题来看,元素推断题在高考中都占有一席之地,元素推断题集基本概念、基础理论及元素化合物知识于一身,具有综合性强、思维容量大的特点,是化学高考的重要题型之一.并且与元素周期表和元素周期律联系密切.而且都是出现在双项选择题之中,即必须在四个答案里面正确的得出两个答案,就需要我们准确地掌握这类题型的做法.本文从近几年的高考题型入手,着重研究了有关元素周期律这类题型的解题方法.     

基于贝叶斯网络的多状态变压器可靠性跟踪分析

大型电力变压器是输变电系统的关键设备,其可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。为了提高变压器可靠性跟踪分析的效率,提出一种基于贝叶斯网络的多状态变压器可靠性跟踪分析方法。给出了适用于多状态变压器的不可靠性指标跟踪算法。根据相关参考文献、专家经验及数据搜集,首次从部件的角度构建了电力变压器贝叶斯网络模型。结合可靠性指标统计,对变压器可靠性进行了跟踪分析,确定了影响变压器可靠性的关键部件,辨识了变压器薄弱环节。通过运用贝叶斯网络对变压器可靠性进行跟踪分析,为变压器的状态维修及全寿命周期管理提供了理论和数据支持。     

基于博弈论的认知无线电网络数据伪造对抗研究

博弈论是认知无线电技术的重要分析工具。数据伪造攻击是认知无线电网络中物理层面临的一种安全威胁,在这种攻击中,攻击者向其他次用户发送虚假的主用户感知数据,进而干扰合法次用户利用空闲的频谱。结合军用认知无线电网络的应用背景,利用信号博弈理论对数据伪造攻击进行建模,建立博弈模型并最终得到了均衡的条件。最后对实验结果进行分析,验证了模型的有效性。     

基于区域约束的机场场面目标跟踪

现有的可靠性鉴定试验方案在一定的风险约束下需要较大的试验工作量,而大型复杂装备受经费、试验条件等因素的限制难以进行大量的试验。针对这一问题,以整机故障率为验证指标,提出利用分系统试验数据制定整机可靠性鉴定试验方案的新方法。该方法首先利用分系统试验数据计算整机故障率置信上限,然后利用两点分位数方法确定整机故障率的先验分布参数,最后依据贝叶斯最大后验风险准则制定了新的可靠性鉴定试验方案。实例对比分析表明,与传统试验方案相比,新方案将明显节约试验时间,减少试验工作量。     

基于机器学习方法的入侵检测技术

随着信息技术的不断发展,人们生活发生了翻天覆地的变化,它给人们带来了很多便利,但与此同时,安全问题也日益突出。目前,传统的入侵检测系统已经不足以完成对越来越复杂的网络攻击的检测任务。入侵监测系统技术之中引入机器学习,可以有效地提高系统性能。文章主要介绍了几种机器学习方法在入侵检测中的应用。     

网构软件选择的可信性评估算法

网构软件可以加快软件开发的速度和降低成本。然而,随着网构软件数量的增多,如何选择合适的构件成为一个具有挑战性的问题。现有的研究工作,有的只给出了可信性评估模型,没有具体的实现方案;有的只是考虑了的可靠性一个可信属性。提出基于贝叶斯网络的可信性评估模型：首先对构件进行结构分析,根据其模块划分和结构层次等建立相应的可信性评估体系;其次,采用自底向上的计算方法确定各个软件实体的可信性评估值;最后,利用客观数据对评估指标进行修正,得到统一的可信性评估结果。实验结果表明：算法可以客观、明确的对网构软件进行评估,能够科学、有效的指导网构软件的选择。     

基于相似理论和贝叶斯理论的航材失效率确定

为提高舰载航空装备航材备件保障能力,结合某舰载航空装备供应保障需求,基于相似理论和贝叶斯理论进行航材备件失效率研究。基于相似理论初步确定航材备件的初始失效率,在实际使用数据的基础上,运用贝叶斯理论对初始失效率修正得到后验失效率,最后结合实例进行了理论应用分析。     

基于深度学习的上海城市街景与景观 美学公众认知研究

随着中国城镇化转型与城市更新的开展,服务城市大众美学认知与文化精神的城市风貌与景观塑造成为当前的迫切需求。以上海典型街景为例,结合问卷调查、深度学习与贝叶斯统计方法,构建具大范围评估应用潜力的公众审美感知模型,进行公众景观偏好研究。发现公众对于街景的不同场景审美感知差异较大;景观美学感知概念模型中关键景观要素为土地、建筑、树、墙;想象度、自然度、对比度和审美干扰度是影响公众对景观美学认知的重要指标。研究结果可进一步推广到大规模公众景观认知快速评估,为城市设计提供本土公众偏好美学理论的信息支持。