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181.
182.
世界各国因腐蚀、磨损、疲劳等原因造成的设备经济损失,每年该项损失约占国民经济总产值的3%~5%,美国1986年因腐蚀等造成的损失约1760亿美元,1995年约为3000亿美元;我国机电设备腐蚀损失约占国民经济总产值的4%,1998年该项的经济损失高达2800亿。以大中型煤矿为例,都有大量的煤矿机械设备,因为腐蚀等原因不能使用,废弃于露天,一台液压支架要十几万元,煤矿一般拥有几百台,一套综采设备的价值在1000万元以上。如何对这些设备或 相似文献
183.
针对K-means算法的聚类结果极易受到聚类中心的影响而陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进引力搜索的K-means聚类算法。首先引入自适应概念,对引力系数衰减因子进行控制,提高算法的全局探索能力和局部开发能力;然后,引入免疫克隆选择机制,以便算法能够有效跳出局部最优,并通过对12个基准测试函数的实验验证改进引力搜索算法的有效性和优越性;最后,通过结合改进的引力搜索算法和K-means算法,提出一种新的聚类算法A2F-GSA-Kmeans,并在6个测试数据集上的实验表明,该算法具有较好的聚类质量。 相似文献
184.
为选择性降低卷烟主流烟气中酚类化合物的释放量,以聚丙烯、三氧化二镍和有机改性蒙脱土为原料,通过催化燃烧法简易制备出碳纳米管复合物(CNTM),利用扫描电子显微镜、透射电子显微镜、X射线衍射、拉曼光谱、X射线光电子能谱、傅里叶变换红外光谱、热重分析仪和比表面及孔径分析仪对其进行了表征,考察了CNTM作为滤嘴添加剂时对卷烟主流烟气中有害成分释放量的去除效果,并探讨了CNTM选择性吸附苯酚的作用机理。结果表明:1CNTM主要由夹杂着蒙脱土片层的多壁碳纳米管组成,并伴有极少量的无定形碳和单质镍。2CNTM具有介孔和大孔结构,比表面积203.30 m2/g,总孔容量0.61cm3/g。3CNTM对卷烟危害性指数的降低率为16.7%,对卷烟主流烟气中苯酚选择性降低率达到24.3%。4CNTM所具有的独特的结构特征、富含Π键的多壁碳纳米管以及丰富的化学官能团决定了其对卷烟主流烟气中焦油及酚类化合物具有优异的物理和化学吸附作用。 相似文献
185.
针对无线传感器网络(WSN)节点覆盖不均匀导致覆盖率低下的问题,提出了一种基于改进自适应粒子群优化算法的覆盖优化方法。首先,建立WSN覆盖优化的数学模型;然后将进化因子和聚合因子引入粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重系数,使改进算法具有很强的自适应能力;接着在算法迭代过程中引入碰撞回弹策略保证粒子群的多样性,克服改进粒子群优化算法在优化后期容易陷入局部最优的弱点。实验表明,本文算法对WSN优化后的网络覆盖率均比其它文献算法提高了2%~6%,且传感器节点分布更加均匀。因此它能有效提高无线传感器网络的性能,是一种应用性较强的WSN覆盖优化算法。 相似文献
186.
针对标准阿基米德优化算法(AOA)在求解优化问题时存在全局探索能力弱、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种多策略阿基米德优化算法(MSAOA)。首先,利用变区间初始化策略,使得初始种群尽可能地靠近全局最优解,从而提高初始解的质量;其次,提出黄金莱维引导机制,以提高算法在迭代后期的种群多样性;最后,在维持种群多样性的前提下,引入自适应波长算子,以达到提高算法搜索效率的目的。将所提算法与均衡器算法(EO)、正余弦算法(SCA)以及灰狼优化算法(GWO)在20个基准测试函数上进行比较实验。实验结果表明,所提算法具有更高的寻优精度和收敛速度,并将所提算法应用于4个机械设计实例中,再次验证了所提算法的有效性和优越性。 相似文献
187.
针对海鸥算法(SOA)在迭代寻优过程中容易陷入局部最优、收敛速度慢以及寻优精度低等缺陷,提出一种黄金正弦引导与sigmoid连续化的海鸥优化算法(GSCSOA)。在海鸥迁徙阶段,使用sigmoid函数作为非线性收敛因子引导海鸥搜寻过程,使得算法前期保持更强的全局寻优能力,后期更快收敛。在海鸥扑食阶段,引入禁忌搜索的思想,使得海鸥始终向着置信度更高的区域移动,并且在一次迭代中最优位置持续变化,从而提高寻优精度。之后使用黄金正弦机制指引种群位置更新,缩小搜索范围,提高局部寻优能力。最后,用12个测试函数和CEC2014函数集对改进算法进行测试,并与原算法以及其他算法的实验结果进行对比,结果证明改进的海鸥算法在收敛速度和精度上的表现更优。 相似文献
188.
多跳阅读理解需要基于问题并在多个支撑文档中寻找相关信息进行跳跃式推理来回答问题。针对当前多跳阅读理解模型中所存在的实体图内缺乏关键问题信息以及信息冗余问题,提出一种基于改进图节点的图神经网络多跳阅读理解模型。采用基于指代词的实体提取方法提取实体,将提取到的实体基于问题关联实体构建实体图。对实体图中的节点进行编码预处理,通过门机制的图卷积网络模拟得到推理信息,计算推理信息与问题信息的双向注意力并进行结果预测。在WikiHop数据集上的实验结果表明,该模型在测试集上取得了73.1%的预测准确率,相比基于图神经网络、循环神经网络和注意力机制的多跳阅读理解模型准确率更高、泛化性能更强。 相似文献
189.
多跳阅读理解需要基于问题并在多个支撑文档中寻找相关信息进行跳跃式推理来回答问题。针对当前多跳阅读理解模型中所存在的实体图内缺乏关键问题信息以及信息冗余问题,提出一种基于改进图节点的图神经网络多跳阅读理解模型。采用基于指代词的实体提取方法提取实体,将提取到的实体基于问题关联实体构建实体图。对实体图中的节点进行编码预处理,通过门机制的图卷积网络模拟得到推理信息,计算推理信息与问题信息的双向注意力并进行结果预测。在WikiHop数据集上的实验结果表明,该模型在测试集上取得了73.1%的预测准确率,相比基于图神经网络、循环神经网络和注意力机制的多跳阅读理解模型准确率更高、泛化性能更强。 相似文献
190.