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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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废水生物处理系统运行时,要经常对系统的运行状况进行观察,当发生异常时,及时加以调整,达到系统长期稳定地达标运行和节省运行费用的目的。介绍了通过巡视、生物相观察、测定柯泥的性状、水质的理化指标以评价系统运行状况的方法。[编者按] 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
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数据流挖掘应用对时间、空间有着较高的要求,因而传统的密度估计方法,如核密度估计法、压缩集密度估计法等并不适用于数据流密度估计.提出一种新颖的面向在线数据流的m-混合聚类核密度估计(m-mixed clustering kernel density estimation,MMCKDE)方法,该方法通过创建MMCKDE节点,用固定个数的混合聚类核获得聚类信息,以代替其他密度估计方法中的所有核.针对数据量不断增加的情况,通过计算Kullback Leibler(KL)距离进行核合并,可进一步以更紧凑的形式表示概率密度估计信息.较之于其他一些方法只能估计整段数据流的密度,MMCKDE方法最终获得的模型不仅适用于整段数据流,还适用于任意时间段上的密度估计.MMCKDE算法同SOMKE算法在不同基准数据集及真实数据集上进行密度估计精度和运行时间的比较.实验结果表明,MMCKDE算法具有更好的性能. 相似文献
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针对具有时变时滞的二阶Leader-Following多智能体系统,研究了其一致性问题。假设其通信拓扑是时刻切换的,并且每个子时间段内系统拓扑不完全连通,采用Lyapunov-Krasovskii泛函和矛盾分析法,对系统进行了解耦分析,得出只需所有时间段内的拓扑并集连通,且系统的特征根满足一定条件,系统能达到一致,并进行了理论证明。以4个following智能体与1个leader智能体做成的网络为例进行具体说明,所得仿真结果验证了理论的有效性。 相似文献
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