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焦炉煤气制甲醇转化工艺探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
用焦炉气制甲醇是焦炉气利用的一个新领域。就焦炉气纯氧转化制合成气有关工艺条件进行了热力学计算,给出了水烃比,氧烃比,压力,温度等工艺条件对转化过程的影响结果,同时探讨了添加二氧化碳对纯氧转化的影响。 相似文献
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在当前现代化社会发展中,科学技术越来越进步与完善,各个行业领域中,网络信息技术也得到了普及,目前,网络信息技术已经普及到了人们日常生活以及工作中,给我们的生活和工作提供了方便.在其发挥重要作用的同时,也同时面临着巨大的挑战.在大数据背景下,网络信息安全性则更加重要,而且也得到了社会各界的关注与重视,在这种情形下,要想有... 相似文献
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PHM(Prognostic and Health Management)是现代军事和工业生产领域设备实现自主维护与保障的关键技术。文章通过对相近粗糙集理论进行分析,构建一个可以应用于PHM系统的决策模型。以某歼击机的故障飞行信息作为测试数据,在加入噪声干扰和不加噪声干扰的条件下,对经典粗糙集理论,可变精度粗糙集理论以及相近粗糙集理论的决策结果进行比较。结果表明在保持分类性能不变的条件下,相近粗糙集理论对含有噪声系统的适应性要好于经典粗糙集理论和可变精度的粗糙集理论,适合运用于PHM系统的决策算法。 相似文献
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将熵权分析法与空间统计学的距离综合评价法相结合,对河北省邢台地区15个县的用电量情况进行综合评价。评价结果客观合理,对电力方面的决策具有参考价值。 相似文献
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目的 度量学习是少样本学习中一种简单且有效的方法,学习一个丰富、具有判别性和泛化性强的嵌入空间是度量学习方法实现优秀分类效果的关键。本文从样本自身的特征以及特征在嵌入空间中的分布出发,结合全局与局部数据增强实现了一种元余弦损失的少样本图像分类方法(a meta-cosine loss for few-shot image classification,AMCL-FSIC)。方法 首先,从数据自身特征出发,将全局与局部的数据增广方法结合起来,利于局部信息提供更具区别性和迁移性的信息,使训练模型更多关注图像的前景信息。同时,利用注意力机制结合全局与局部特征,以得到更丰富更具判别性的特征。其次,从样本特征在嵌入空间中的分布出发,提出一种元余弦损失(meta-cosine loss,MCL)函数,优化少样本图像分类模型。使用样本与类原型间相似性的差调整不同类的原型,扩大类间距,使模型测试新任务时类间距更加明显,提升模型的泛化能力。结果 分别在5个少样本经典数据集上进行了实验对比,在FC100(Few-shot Cifar100)和CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上,本文方法均达到了目前最优分类效果;在MiniImageNet、TieredImageNet和Cifar100数据集上与对比模型的结果相当。同时,在MiniImageNet,CUB和Cifar100数据集上进行对比实验以验证MCL的有效性,结果证明提出的MCL提升了余弦分类器的分类效果。结论 本文方法能充分提取少样本图像分类任务中的图像特征,有效提升度量学习在少样本图像分类中的准确率。 相似文献
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