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61.
Fenton试剂处理苯酚和甲醛废水的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
用H2O2同Fe^2 结合的Fenton试剂处理有机废水是一种经典的催化氧化法,这种方法适合于处理废水中高浓度、难降解的有机物质。主要研究了Fenton试剂处理含苯酚和甲醛有机废水样的反应机理和影响因素,试验结果表明:废水中苯酚和甲醛的去除率均可达到95%以上,COD去除率达到85%以上,表明用Fenton法处理含苯酚和甲醛的有机废水是一种非常有效的方法。 相似文献
62.
针对极端学习机(extreme learning machine,ELM)结构设计问题,基于隐含层激活函数及其导函数提出一种前向神经网络结构增长算法.首先以Sigmoid函数为例给出了一类基函数的派生特性:导函数可以由其原函数表示.其次,利用这种派生特性提出了ELM结构设计方法,该方法自动生成双隐含层前向神经网络,其第1隐含层的结点随机逐一生成.第2隐含层的输出由第1隐含层新添结点的激活函数及其导函数确定,输出层权值由最小二乘法分析获得.最后给出了所提算法收敛性及稳定性的理论证明.对非线性系统辨识及双螺旋分类问题的仿真结果证明了所提算法的有效性. 相似文献
63.
为解决EMD-IT去噪算法中阈值难以确定的问题,提出一种基于高斯白噪声能量分布的阈值估计方法。将含噪信号进行经验模态分解并估计各固有模态函数(IMF)中噪声的能量;根据模态单元阈值的含义,在各IMF中利用去除掉的模态单元包含的总能量等于噪声能量这一准则估计阈值。合成数据和实际心电信号的去噪仿真实验验证了该方法的有效性,其是自适应的且避免了阈值选择的主观性。 相似文献
64.
在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型。首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性。该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名。 相似文献
65.
66.
为给目前国内A型地铁车辆的舒适度设计提供理论参考,针对地铁车辆静压风道结构特点,基于k-ε两方程湍流模型和SIMPLE算法,建立包含空调送风风道和客室的三维计算模型.对计算模型的空气流动和传热状况进行CFD数值计算.计算过程综合考虑车体壁面传热和人体散热等多种传热.分析计算结果得到客室内温度场和速度场的分布规律,并对空调通风设计方案进行量化评估.计算结果表明:客室内人体头部区域温度场分布均匀,平均温度为26.6℃,最大温差为6℃;车厢内有较理想的气流组织形式,速度分布范围为0.50~0.79 m/s,而且客室端部和中部区域人体头部周围速度较大.将计算结果与欧洲EN 14750-1标准进行对比分析,认为乘客的舒适性较好. 相似文献
67.
68.
针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于QPSO算法的路径规划方法,并用概率论的方法分析了移动机器人路径规划的收敛性,阐明了该方法随均匀分布和正态分布的参数关系和收敛区间;然后根据移动机器人的运动特征提出一种改进的轨迹规划方法。移动机器人平台的实验结果表明了该方法在移动机器人路径规划中的有效性和可行性。 相似文献
69.
针对离散Hopfield 神经网络(DHNN) 的权值设计问题, 提出一种改进型学习算法, 并在DHNN动力学分析的基础上设计该学习算法. 利用矩阵分解的方法(MD) 得到正交矩阵, 并采用得到的正交矩阵直接计算DHNN的权值矩阵. 通过该学习算法得到的权值矩阵, 可以很好地存储训练样本的信息, 使测试样本收敛到稳定点. 该学习算法不需要进行分块计算, 减少了计算步骤和计算量, 降低了网络的迭代次数, 从而提高了网络运行速度. 最后, 将该学习算法应用于水质评价, 验证了其有效性和可行性. 相似文献
70.