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为了实现对热液甲烷浓度、温度和压强信息的实时、长期探测,提出一种新颖的光学被动成像干涉系统(Optical Passive Imaging Interference System,OPⅡS),并建立了该系统的正演模型和反演模型。首先利用IDL语言建立了包括深海气体辐射模型、海水传输模型和仪器响应模型的OPⅡS正演模型,并模拟其正演干涉图。正演干涉图信噪比总体处于50~70,浓度探测灵敏度为0.1 mmol/L,温度灵敏度为2 K,压强灵敏度为0.1 MPa。其次采用成像干涉技术结合偏最小二乘法的方法进行OPⅡS数据的精确、快速反演。利用25个建模样本建立了甲烷多因变量PLS回归模型,并利用25个预测样本对回归模型进行交叉检验。该最优回归模型的浓度预测最大误差为1.9%,温度预测最大误差为0.38%,压强预测最大误差为1.0%。 相似文献
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针对股票预测模型的准确度不够高,存在过拟合及欠拟合等问题,在现有股票预测方法分析的基础上,给出了一种基于Cart决策树与boosting方法的股票预测方法。该方法针对现有预测模型在数据纵向性方面考虑较少,额外增添近10日均价及转手率两个纵向变化指标以提高股票走势预测的准确性;并且以Cart决策树方法为基础,采用boosting级联多棵决策树的方法建立股票模型来解决拟合度问题。预测实验结果表明,该方法对仪器仪表领域的股票预测效果较好,均方误差有所下降。 相似文献
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传统的矿物浮选技术研究缺乏对矿床、矿石和矿物等基因特性的系统研究和总结,因而产生了长周
期、高成本的低效研发模式。基因浮选理念的提出有助于实现对矿物浮选技术研究方法的优化,为“基因矿物加
工”理论的不断深入奠定了基础。综述了矿物浮选过程中的典型矿床理化特征、矿石结构构造以及矿物晶体结构
等主要基因特性与矿物浮选的关系,介绍了矿物浮选过程中的数据挖掘与建模研究进展,阐明了基于大数据的浮
选工业应用是技术目标。通过对矿床、矿石和矿物等基因特性与矿物浮选关系的分析,指出矿床成因差异、矿石构
造特性以及矿物晶体化学性质等直接影响着矿物浮选行为及其分离特性。利用现代信息技术对矿物浮选研究的
科研数据进行收集、处理和分析将有助于实现矿物浮选领域的突破性发展。最后,针对基因浮选在矿物加工行业
中的应用提出了相关建议。矿物基因浮选的系统研究,有助于为不同矿石的浮选分离技术及其工艺流程的快速、
精准制定提供依据和数据支撑,并将对浮选试验研究及其工程转化的模式创新产生较大影响,丰富了基因矿物加
工工程的理论和思路。 相似文献
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水中气泡界面的光强研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过菲涅耳公式,对气泡内外界面的光强进行了计算,得出气泡界面第2次反射光强I′2s和I′2p(内表面)、折射光强I2s和I2p(外表面)的一般规律,及不同偏振态的光线在界面第n次反射和折射后的光强与第2次光强的关系。理论和实验均表明,光在气泡界面连续反射4次后基本消失。最后通过激光和CCD相机抓拍到水中气泡的图像,能明显获得出射光线轨迹,实验测量出射光强的值与理论计算值相吻合。 相似文献