氧化锌对阿利特和硫铝酸钙的形成及共存温度范围的影响

借助差热分析、X射线衍射及化学分析等,研究了ZrO对含硫铝酸钙的硅酸盐水泥熟料中阿利特和硫铝酸钙矿物形成及共存温度范围的影响.结果表明:在生料中掺入1%(质量分数)ZnO,可降低阿利特的形成温度,并促进低温下硫铝酸钙矿物的形成;1 300℃时阿利特生成的质量分数达59.23%,较未掺ZnO样品提高14.76%;掺入ZnO后,扩大了硫铝酸钙与阿利特矿物的共存温度范围,达50℃.     

用钛白废酸和废铁屑制备聚合硫酸铁试验研究

利用钛白废酸和废铁屑制备了无机高分子絮凝剂聚合硫酸铁。详细研究了聚合硫酸铁制备过程中各因素对亚铁氧化、三价铁水解和聚合等过程的影响。确定了制备聚合硫酸铁的最佳工艺条件为：(1)氧化过程：pH为1．5，氧化剂与亚铁的物质的量之比为0．3，氧化温度为60℃，氧化时间为3h；(2)聚合过程：硫酸根与全铁的浓度比为1．4，陈化时间为2h。     

降温速率对Ba0.92Ca0.08TiO3 PTCR陶瓷室温电阻率"反常"现象的影响

通过系统研究烧结工艺对BaO92Ca0.08TiO3电阻正温度系数(possitive temperature coefficient resistance，PTCR)陶瓷的影响，在晶粒生长过程中分析液相在晶界中的分布。着重研究降温速率对PTCR室温电阻率的影响。发现在1300～1150℃温区内，当降温速率大于15℃／min时，出现随降温速率增加，室温电阻率增大的“反常”现象。根据液相在晶界区分布随降温速率的变化规律，对这种“反常”进行解释。     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

基于粒子群三次样条优化的图像边缘描述算法

针对手工选点生成的三次样条曲线无法准确地描述图像边缘的问题,以粒子群三次参数样条曲线优化算法为基础对现有的图像边缘算法进行了改进。在图像边缘上取若干点作为样条曲线的型值点,利用粒子群算法对这些型值点进行优化,使得到的样条曲线对图像边缘有很好的贴合。实验表明,该算法不仅能够快速拟合样条曲线,而且优化后的样条曲线形态能较好地贴合图像边缘轮廓。     

用于文本分类的特征项权重算法改进

TF-IDF算法是文本分类中一种常用的权重计算方法,但是TF-IDF仅仅考虑了特征项在文本中出现的次数以及该特征项在训练集中的出现频率,没有考虑特征项在各个类间的分布情况及特征项的语义信息。因此针对TF-IDF的不足提出了一种改进的TF-IDF算法,此算法既考虑了特征项在类内的分布情况又考虑了特征项的位置及长度等语义因素,能更好地反映特征项的重要性。用朴素贝叶斯分类器验证其有效性,实验结果表明该算法优于TF-IDF算法,能较好地提高文本分类的准确率。     

网络技术技能型人才培养模式的实践研究

网络技术专业贴合社会和企业对人才专业技能的需求,以加强校企合作,培养高职网络技术专业技能型人才为目标,探索出一条适合网络技术专业具体实践的、有利于学生发展的校企共建的技能型人才培养模式。     

变频技术在舞台吊杆定位控制中的应用

以舞台调速吊杆高精度定位运行为目标,针对吊杆运行过程中的运动惯性和机械延时等影响定位精度的问题,该文设计了应用PLC、变频器、增量式编码器等组成异步电机传动的速度和位置双闭环控制系统,提出采用变频调速的二分法算法实现无极变速运动及其准确定位控制.工程实践表明,该方法凭借双闭环系统在获得理想调速性能的同时,又大幅度地提高了位置控制的定位精度.     

基于IOS平台的小型仓储管理系统设计

随着数字化、信息化技术在物流领域应用的飞速发展,各种各样的仓储管理系统日益受到关注。本文介绍的基于IOS平台的小型仓储管理系统是利用IOS设备对货物信息进行采集,通过SQLite数据库技术、ZXing库等软硬件方式构建的业务系统,可以较好地适应中小规模用户数据交互的需求。同时,系统具备造价低廉、操作便捷等优点。     

硬约束限制的情感文本生成方法研究

预训练语言模型在情感文本的生成任务中取得了良好效果,但现有情感文本生成方法多使用软约束的方式控制文本整体的情感属性,缺乏单词和短语级别的硬性控制。为解决以上问题,提出硬约束限制下的情感文本生成方法。首先使用方面情感分析技术提取句子的方面词、情感词并判断情感极性;之后,选择目标情感的方面词和情感词作为预训练语言模型的硬约束输入来重建完整句子,其中,设计了一种新的单词权重计算方法,旨在使模型优先生成重要单词。实验结果表明,该方法生成的句子不仅具有方面级情感,在文本质量和多样性的评价指标上也有显著提高。