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1.
56Fe(n,p)56Mn通常作为标准反应来监测中子场通量,该反应截面数据的准确性直接影响到活化法测量结果的精确度,进而影响到实验待测物理量的精度。本文开展了56Fe(n,p)56Mn反应截面实验测量数据评价工作与协方差计算工作,首先系统分析EXFOR中现有的56Fe(n,p)56Mn反应截面实验测量数据,对实验数据进行了归纳总结分析,并从中子源、测量方法、探测器类型等方面对56Fe(n,p)56Mn直接测量实验数据进行评价。然后,拟合给出适用入射中子能量区间为295~35 MeV的激发曲线。随后,针对评价中重点推荐的实验数据开展了关联协方差矩阵的计算工作。最后,使用核反应计算程序TALYS对56Fe(n,p)56Mn激发曲线进行了调参计算并和评价数据进行了比较分析。该工作拓展了现有的中子活化反应截面实验数据的评价方法,结果提高了35 MeV以下中子诱发56Fe(n,p)56Mn反应的评价数据精度。 相似文献
2.
Data transformation is the core process in migrating database from relational database to NoSQL database such as column-oriented database. However,
there is no standard guideline for data transformation from relational database to
NoSQL database. A number of schema transformation techniques have been proposed to improve data transformation process and resulted better query processing
time when compared to the relational database query processing time. However,
these approaches produced redundant tables in the resulted schema that in turn
consume large unnecessary storage size and produce high query processing time
due to the generated schema with redundant column families in the transformed
column-oriented database. In this paper, an efficient data transformation technique
from relational database to column-oriented database is proposed. The proposed
schema transformation technique is based on the combination of denormalization
approach, data access pattern and multiple-nested schema. In order to validate the
proposed work, the proposed technique is implemented by transforming data from
MySQL database to HBase database. A benchmark transformation technique is
also performed in which the query processing time and the storage size are compared. Based on the experimental results, the proposed transformation technique
showed significant improvement in terms query processing time and storage space
usage due to the reduced number of column families in the column-oriented
database. 相似文献
3.
随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角色.介绍了空间数据智能的概念、空间数据智能领域所面临的技术挑战及空间数据智能的关键技术,同时介绍了空间数据智能在社会生活中的典型应用场景,最后对空间数据智能研究的发展做出了展望. 相似文献
4.
目的 基于典型污损释放型防污涂层浅海挂板试验,考察涂层防污性能得分及关键防污特性参数随浸海时间的变化规律,构建污损释放型防污涂层服役寿命模型,并推算关键防污特性参数的失效临界值,以此为评价依据,建立防污涂层室内加速评价方法。方法 依据GB/T 5370—2007《防污漆样板浅海浸泡试验方法》进行浅海挂板试验,收集青岛、厦门、三亚3个海域涂层的表面能、粗糙度、硬度、Si—CH3/Si—O—Si比值以及防污性能得分等各项性能数据。通过数学分析确立涂层防污性能得分与关键防污特性参数之间的关系,并计算涂层失效时各参数的临界值。设计室内加速老化试验,对比室内加速老化试验与浅海挂板试验中涂层各项性能的变化趋势,分析两者间的相关性。借助X射线光电子能谱和傅里叶红外光谱研究涂层的失效机制。结果及结论 结果表明,室内加速老化试验数据与浅海挂板试验数据具有较好的相关性。基于涂层的表面能、粗糙度、Si—CH3/Si—O—Si比值测试可以得出,室内加速老化1 h相当于实海浸泡0.1 a的水平。涂层失效主要是由于组成涂层主体的有机硅Si—O—Si主链发生降解,侧链的C—H也被氧化断裂,生成了亲水性的—OH等基团... 相似文献
5.
目的 通过无心车床车削去除GH2132线材的表面缺陷,分析无心车床加工参数对线材表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的响应关系,并建立GH2132线材表面灰色关联度多目标优化模型,确定可行工艺参数域。方法 采用响应曲面中心复合设计,测量车削后GH2132线材的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度;利用响应曲面法(Response Surface Method,RSM)分别建立表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型,确定单目标优化最优工艺参数组;基于灰色关联分析(Grey Correlation Analysis,GRA)理论,以表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度为优化指标进行降维处理,构建车削工艺参数与灰色关联度的二阶回归预测模型;绘制车削工艺参数与灰色关联度值的等值线图,确定可行工艺参数域。结果 对建立的表面粗糙度、尺寸误差和表面显微硬度的单目标预测模型进行方差分析,显著度均小于0.000 1。得到了最小表面粗糙度工艺参数组,切削速度n=373.919 r/min,进给速度vf =0.475 m/min。得到了最小尺寸误差工艺参数组,n=375.636 r/min,vf =0.596 m/min。得到了最大表面显微硬度工艺参数组,n=337 r/min,vf = 0.903 m/min。对于灰色关联度多目标预测模型,误差范围为0.13%~9.4%,确定的可行工艺参数域对应的最小灰色关联度值为0.544 37。结论 基于灰色关联分析的多目标预测模型的准确度较高,主轴转速n对多目标的响应程度大于进给速度vf。通过确定可行工艺参数域,为GH2132线材去除表面缺陷提供工程参考。 相似文献
6.
针对模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means clustering, FCM)对于初始化聚类中心敏感、收敛速度慢,聚类效果不稳定且容易陷入局部最优等问题,提出了一种将黏菌(SMA)与青少年身份搜索(AISA)相融合的自适应优化模糊C-均值算法(AISA-SMA-FCM)。该算法首先通过引入AISA算法中的青少年社会机制,改善SMA算法中的全局搜索和局部开发性能。克服了SMA对于高维数据及部分混峰数据不敏感的缺陷,通过标准测试函数验证改进后的混合AISA-SMA算法寻优求解性能更为优秀;其次此算法用于FCM聚类算法的迭代机制中,通过将AISA-SMA聚类环节加入FCM算法聚类中心迭代过程中,使FCM算法获得自适应优化算法相同的特性,即算法在每次迭代中都将具有探索和开发两个过程,并依据循环迭代次数调节比重,求解聚类结果;最后通过UCI标准数据集仿真测试,利用适应度平均值与聚类正确率评价所提算法的稳定性与有效性,结果表明,AISA-SMA算法用于FCM聚类问题效果较好,AISA-SMA-FCM算法较其他聚类方式和相应的优化技术具有收敛速度快、求解精度高的优点。 相似文献
7.
自动表情识别是心理学与计算机科学等深度交叉的前沿领域。情绪心理学、模式识别、情感计算等领域的研究者发展表情识别相关的理论、数据库和算法,极大地推动了自动表情识别技术的进步。文章基于心理学视角,结合我们前期开展的相关工作,首先梳理自动表情识别的心理学基础、情绪的面部表达方式、表情数据的演化、表情样本的标注等方面的理论观点与实践进展,然后分析指出自动表情识别面临的主要问题,最后基于预测加工理论的建构观点,提出注重交互过程中的表情“理解”,有望进一步提高自动表情识别的有效性,并预期这可能是自动表情识别研究的未来发展方向。 相似文献
8.
Wei Zhang Hang Zhou Jiayin Chen Xi Chen Zhiyi Ma 《International Journal of Software and Informatics》2022,12(4):485-499
In order to optimize workflow and improve efficiency, modern enterprises usually entrust software providers to build the Enterprise Information System (EIS). However, the software providers generally do not provide the data dictionary for the EIS relational database, which brings great difficulties for enterprises to use the data stored in the EIS database. This paper proposes a method named database translation mechanism for generating the data dictionary of the EIS relational database which only utilizes the data collected from the interfaces of EIS. Inspired by the great success that Graph Neural Networks (GNNs) have achieved, the study builds a graph structure for the EIS relational database by mining the relationships between columns and then train a GNN-based classifier to predict to which column the value belongs. In addition, a table-based sampling method is designed to construct graph datasets for mini-batch training on the large-scale graph structure. Furthermore, a uniform encoding method and a hybrid aggregator function are proposed to improve the performance of the GNN-based classifier. The trained GNN-based classifier can be used to predict the matching relationships between the columns of the EIS database and the tables extracted from the EIS interfaces given the fact that the data in the database is entered at the interfaces. In this way, the detailed information at the interface to translate the database can be used. Experimental results on a real-world ERP relational database demonstrate the superior performance of the proposed method, which efficiently exploits and utilizes the graph structure information in the relational database. 相似文献
9.
目前广泛采用的振动测试系统侧重于数据采集的精度、采样率等指标的提高,但数据预处理环节不足,智能化程度不高,测试人员面对分散数据,查询对比分析存在很大困难;为集中有效管理海量预处理数据,实现数据高性能查询分析,分别设计了面向查询结果和面向数据解耦关系的两套数据库;采用MySQL + Python架构实现了海量数据背景下全船振动数据的快速查询与分析等功能;经过多艘船舶的数据处理实践表明,该系统有效解决了振声数据的综合分析问题,具有一定的工程实际应用价值。 相似文献
10.
针对可见光室内定位精度不高的问题,提出一种融合角度特征的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)可见光室内定位算法。首先在基于接收信号强度(Received signal strength, RSS)的基础上,考虑到LED(Lighting Emitting Diode, LED)辐射角度对接收端PD(Photo Detector, PD)接收到的信号强度的影响,融合发送端和接收端之间的角度特征信息建立空间三角模型,构建基于角度特征值的位置指纹库,接着利用卷积神经网络模型,训练定位模型,预测待定位目标的位置,然后通过指纹库中的已知指纹点,计算定位误差,得到高精度的室内定位误差。最后在4 m×4 m×2.5 m实验空间中验证该算法,得到平均定位误差为4.16 cm,且定位误差累积分布在4.5 cm以内的概率为80%,在8 cm以内的概率为90%,定位误差稳定。 相似文献