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1.
ODF工艺中边框胶涂布方式的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
TFT-LCD制造工艺中,目前多采用ODF(one drop filling)成盒方法。边框胶涂布是ODF方法中的关键技术,对于同一尺寸的产品而言,不同的涂布方式所需要的涂布时间不同,直接影响着产能。按照传统的"单个涂布"方式,产品尺寸越小,涂布笔数越多,涂布工艺时间越长,产能越低。因此,如何通过优化边框胶涂布方式来缩短小尺寸(3.5in以下)产品的涂布时间,成为了实际生产中面临的重要课题。我们开发了几种实用高效的边框胶"一笔连涂"方法,并比较了不同涂布方式下的产能差异,一笔连涂方式大大减少了涂布笔数,有效缩短了涂布时间。 相似文献
2.
3.
4.
粗糙集理论在电力系统燃料管理中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
粗糙集理论作为一种新的软计算方法已经在许多领域得到了广泛的应用。文章主要介绍粗糙集的一些基本概念、基本特征 ,讨论了如何根据粗糙集理论分析处理海量信息中的有用特征 ,通过分析、推理产生决策规则 ,从而形成知识。最后以电力系统燃料管理为例 ,介绍如何利用粗糙集理论在不改变区分度的情况下 ,用最少的属性去描述每一种矿别 ,使知识为决策层提供服务。 相似文献
5.
6.
7.
本文通过分析粉煤灰在混凝土中的作用和影响粉煤灰掺入量的因此,对目前有关标准规范中涉及粉煤灰允许掺量的范围不一致性,提出异议,根据国内外大掺量粉煤灰混凝土的研究和实践,认为掺量范围不宜定得偏低,可以适当放宽,最终还应以满足设计和施工要求来确定合理的掺量 相似文献
8.
基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对粗糙集和BP神经网络的分析研究,以专家系统为核心,提出了一种基于粗糙集神经网络的燃煤发热量预测模型;选取影响燃煤发热量的6个参数,利用粗糙集理论对原始信息表进行约简操作,去除冗余的属性和属性值,得到约简规则,并将其作为BP神经网络的输入,对燃煤发热量进行预测;通过分析对比线性回归方法和粗糙集神经网络方法,说明该模型能有效地简化神经网络的网络结构,减少网络的训练步数,提高网络的学习效率,能够较准确地对燃煤发热量进行预测。 相似文献
9.
针对基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法(Neighborhood graph embedding based local adaptive discriminant analysis, LADP
)仅仅利用局部类内离差矩阵主元空间的鉴别信息而丢失了其零空间内大量鉴别信息的不足,结合全空间的基本思想提出了完备的基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法(
Complete LADP,CLADP)。在局部类内离差矩阵的零空间内,通过最大化局部类间离差矩阵提取不规则鉴别特征,在局部类间离差矩阵的主元空间内,通过最大化局部类间离差矩阵的同时最小化局部类
内离差矩阵提取规则鉴别特征,最后将不规则鉴别特征和规则鉴别特征串联形成CLADP特征。在ORL,Yale以及PIE人脸库上的人脸识别实验结果证明了CLADP的有效性。 相似文献
10.