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对生产中出现的凸轮热处理晶粒度等级不合格、金相组织异常的原因,从热处理工艺、锻造工艺、原材料方面进行了分析。认为,主要原因在于原材料轧制温度高晶粒粗大;凸轮锻造锻比小;正火凸轮残留有粗晶组织。粗晶组织经过多次正火可以细化。 相似文献
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融合异构特征的子空间迁移学习算法 总被引:2,自引:0,他引:2
特征迁移重在领域共有特征间学习,然而其忽略领域特有特征的判别信息,使算法的适应性受到一定的局限. 针对此问题,提出了一种融合异构特征的子空间迁移学习(The subspace transfer learning algorithm integrating with heterogeneous features,STL-IHF)算法.该算法将数据的特征空间看成共享和特有两个特征子空间的组合,同时基于经验风险最 小框架将共享特征和特有特征共同嵌入到支持向量机(Support vector machine,SVM)的训练过程中.其在共享特征子空间上实现知识迁移的 同时兼顾了领域特有的异构信息,增强了算法的适应性.模拟和真实数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性. 相似文献
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石灰石在煤气化过程中的催化和固硫作用 总被引:1,自引:1,他引:1
基于CaO在煤气化中的催化和固硫作用,以及石灰石加热分解的性质,石灰石有可能作为煤气化过程中的催化剂和固硫剂。本文根据国内外对石灰石在煤燃烧和煤气化中作用的研究,从石灰石结构、Ca/C,Ca/S,可能的反应机理等几个方面进行了介绍和分析,并指出需进一步研究的内容。 相似文献
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TL-SVM:一种迁移学习新算法 总被引:2,自引:1,他引:1
迁移学习旨在利用大量已标签源域数据解决相关但不相同的目标域问题. 当与某领域相关的新领域出现时, 若重新标注新领域, 则样本代价昂贵, 丢弃所有旧领域数据又十分浪费. 对此, 基于SVM算法提出一种新颖的迁移学习算法—–TL-SVM, 通过使用目标域少量已标签数据和大量相关领域的旧数据来为目标域构建一个高质量的分类模型, 该方法既继承了基于经验风险最小化最大间隔SVM的优点, 又弥补了传统SVM不能进行知识迁移的缺陷. 实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献