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1.
设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统,往气室内通入不同浓度的多组分气体(含有乙醇、二氧化碳和水蒸气),采用红外光谱仪进行光谱数据采集,得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数,建立了多元线性回归模型,并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价,结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果,可以用于预测气体浓度,乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内,其中乙醇浓度预测误差最小,不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰,能够较准确地预测乙醇浓度。 相似文献
2.
4.
随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色,如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注,其中基于秘密共享的方案数量最多,但普遍通信复杂度较高,而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外,现有大多数方案基于同步网络模型,网络假设较强,与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术,抽象出不同方案的共性并兼容特殊性,以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下:(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标,并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析,从而更加证明其通用性;(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n3)和O(f2n2)的通信复杂度降为O(fn2),将O(fn2)计算复杂度降为O(n2);(3)实现了分布式随机数仿真... 相似文献
5.
通过热处理获得等轴组织、双态组织和魏氏组织的Ti6321合金,研究不同组织的Ti6321合金在动态压缩下的绝热剪切行为。利用分离式霍普金森压杆(SHPB)试验装置对帽形试样进行强迫剪切加载,结合扫描电子显微镜和金相显微镜,对其绝热剪切带和微观组织演化进行观察和分析。结果表明:Ti6321合金的绝热剪切敏感性与其组织密切相关,魏氏组织具有最高的绝热剪切敏感性,等轴组织与双态组织的绝热剪切敏感性接近。随着热处理温度的升高,双态组织的Ti6321合金初生α相含量降低,绝热剪切敏感性增大。冲击速度也会对Ti6321合金的绝热剪切行为产生较大影响,随着冲击速度提高,其绝热剪切敏感性提高。 相似文献
6.
性能数据驱动的机械产品关键设计参数识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用运行数据识别产品设计缺陷或薄弱环节是产品开发和更新换代的主要模式,也是保证产品服役性能稳定的重要途径.提出了一种性能数据驱动的产品关键设计参数(薄弱环节)识别方法.首先,利用极限学习机算法划分运行工况,提出了基于核主成分分析和高斯混合模型的多工况性能退化评估方法,消除了工况变化对性能退化评估的影响,得到性能退化严重的关键功能模块;其次,对性能监测数据进行聚类分析,识别出与模块性能退化密切相关的关键性能监测参数;最后,建立了“性能监测参数—性能参数—设计参数”三者之间的关联关系,识别出导致性能严重退化的关键设计参数.以某大吨位履带起重机作业机构为例,验证了方法的有效性. 相似文献
7.
多臂织机上开发经起花产品,彩、地经分别使用不同综框,在有限的用综条件下,需要通过上机工艺的变化设计,解决构图单调的问题.为此分别以单、双彩经起花为例,在分析上机工艺基础上,以图解形式,提出了利用穿综、纹板排列实现的四种构图变化方法.结果 表明:变化彩经重复穿综次数、变化纹板排列重复次数可以使基础图形产生形变,增加构图的趣味性;将基础穿综与纹板图分区段拆分重组,可以使丰富构图效果;将甲、乙彩经换位穿综可以产生相同构图不同色彩的效果;将甲、乙彩经的穿综起点、纹板起点错开位置可以产生多种不同的构图效果. 相似文献
8.
为研究金针菇多糖(polysaccharide from Flammulina velutipes,FVP)对微冻大黄鱼及鱼片在贮藏期间肌原纤维蛋白性质的变化及水分分布的影响,实验分别选用0.03、0.06、0.09 g/L FVP浸渍处理大黄鱼和鱼片,以无菌水处理为对照组,分析微冻贮藏期间样品的感官指标得分、总挥发性盐基氮含量、总巯基含量、Ca2+-ATPase活性、蛋白流变学性质以及水分迁移变化规律。结果表明:FVP可有效抑制整鱼总挥发性盐基氮含量上升和感官得分的下降;减缓整鱼及鱼片在微冻过程中总巯基含量、Ca2+-ATPase活性下降和水分流失;此外FVP还能够延缓大黄鱼因腐败而出现的蛋白凝胶能力减弱。在本实验选取的多糖浓度范围内,0.09 g/L FVP处理组保鲜效果较强。该研究结果可为FVP用于水产品贮运保鲜提供理论参考。 相似文献
9.
标签是一种可以有效缓解数据稀疏问题的辅助信息,在个性化推荐研究中受到广泛关注。研究者们致力于结合标签信息挖掘出用户的行为偏好特征以及物品间隐含的语义关系,从而更好地产生推荐。本文从利用深度学习方法为被推荐对象(图像、文本等)推荐标签与从已有标签信息中提取用户、物品特征两个角度出发,通过对当前国内外相关文献分析基础上,指出了现有研究方法的优点与不足,最后提出了基于深度学习标签推荐未来主要研究方向。 相似文献
10.