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通过实验对混合工质R290/R600a(1/1)在冷柜蒸发器中的流动换热及其对柜内温度分布的影响进行了研究.并与模拟计算进行比较,为冷柜工质替代及改进提供了依据。 相似文献
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在不平衡数据集中,过抽样算法如Smote(Synthetic Minority Oversampling)算法、R-Smote算法与SD-ISmote算法可能会模糊多数类与少数类的边界以及使用噪声数据合成新样本。本文提出的ImprovedSmote算法使用少数数据集的簇心与其对应类别的少数集数据,在簇心与不大于样本属性数的对应类别少数集数据形成的图形内随机插值来生成新数据。ImprovedSmote算法结合C4.5决策树与神经网络算法在实验数据集上的结果比Smote, R-Smote与SD-ISmote算法更好,可以有效地提高分类器分类性能。 相似文献
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针对已提出的数字版权维护协议中存在的买方频繁参与交易,以及过多第三方参与的问题,提出一种安全高效的数字水印协议。该协议引入具有同态性的Paillier加密算法以及虹膜识别技术,解决了匿名、未绑定、盗版追踪等相关安全问题。并且交易过程中参与方之间的通信数据均采用加密、数字签名认证等形式表示,以确保通信数据的保密性与完整性。除此之外,买方选用交易应用程序完成信息传递、购买的操作,使得协议更加贴近日常的交易模式,易于实现。 相似文献
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当前机器学习的技术已经运用到很多工程项目中,但大部分机器学习的算法只有在样本数量充足且运用在单一场景中的时候,才能获得良好的结果。其中,经典的支持向量回归机是一种具有良好泛化能力的回归算法。但若当前场景的样本数量较少时,则得到的回归模型泛化能力较差。针对此问题,以加权ε支持向量回归机为基础,提出了一种小样本数据的迁移学习支持向量回归机算法。该算法以加权ε支持向量回归机为Bagging算法的基学习器,使用与目标任务相关联的源域数据,通过自助采样生成多个子回归模型,采用简单平均法合成一个总回归模型。在UCI数据集和现实数据集——玉米棒与花生粒储藏环节损失数据集上的实验结果表明,该算法较标准ε-SVR算法与改进的RMTL算法在小数据样本上有更好的泛化能力。 相似文献
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从检测时机、取样部位和检测结果评价等方面介绍了硬度检测、材料成分分析、蠕胀测量、金相检验和力学性能试验等五种常规的理化检验方法在承压类特种设备检验中的应用,简要论述了它们之间的相互关系。正确应用上述理化检验方法对保证检测结论全面、准确具有重要作用。 相似文献
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