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介绍了两种新的基于遗传算法的径向基神经网络(GA-Based RBFNN)训练算法。这两种算法均将遗传算法用于优化径向基神经网络的聚类中心和网络结构。第一种GA-Based RBFNN算法对所有训练样本采取二进制编码构成个体,优化径向基函数中心的选取和网络结构;第二种GA-Based RBFNN算法中,RBFNN采用自增长算法训练网络隐含层中心、采用十进制对距离因子ε编码构成染色体,优化网络。将两种GA-Based RBFNN算法应用于Fe、Mn、Cu、Zn同时测定的光谱解析,计算结果表明,本文的GA-Based RBFNN算法较通常的遗传算法与径向基人工神经网络(GA-RBFNN)联用,即在GA选择变量的基础上,再用RBFNN作数据解析的GA-RBFNN方法,在增强网络的泛化能力、提高预测的准确性等方面具有明显的优势。从这两种GA-Based RBFNN的比较看,第二种算法在性能上优于第一种算法。 相似文献
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目的 获得高热稳定性的铁基高熵纳米合金并研究其热稳定性机理。方法 通过高能球磨方法制备了Fe–ZrxNbxMoxTax(x=0.1、0.2、0.5、1,原子数分数)单相纳米合金粉末,在不同的退火处理温度下对退火前后的组织演变与元素偏析行为进行表征。结果 获得了尺寸为15 nm的极细FeZr0.2Nb0.2Mo0.2Ta0.2晶粒,在900℃下退火1h后,平均晶粒尺寸增长到73nm,有第二相Fe2Ta析出。而纳米晶Fe–Zr1.0Nb1.0Mo1.0Ta1.0合金在同样条件下退火后尺寸为55 nm,同时观察到Fe2Ta和FeZr2析出。结论 高熵元素的加入使该类合金具有较好的热稳定性,而新强化相的析出进一步抑制了高温下的晶粒生长,即Fe–ZrNbMoTa合金在高温... 相似文献
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在前言中讨论了驱油用磺酸盐的最佳结构和国内研发的石油磺酸盐、重烷基苯磺酸盐的结构、原料及使用中出现的问题.针对地质结构和物性复杂的胜利油田,研发了具有不同用途的3种多组分磺酸盐.一为稠油乳化降黏剂S-5,系单环芳烃(烷基苯)磺酸盐和多环芳烃(烷基萘)磺酸盐甲醛缩合物的混合物,对稠油的乳化能力强,耐温耐钙镁离子,注入200℃的0.5%S-5水溶液使蒸汽驱后岩心采收率提高9%和10%,使岩心采收率比蒸汽驱提高19%左右.S-5已在胜利油田几个稠油区块伴随蒸汽注入或作为注蒸汽前置液使用51井次,使注蒸汽压力降低,产油量上升.二为高温泡沫驱油剂FS-411,系C20~C30混合高碳烷基磺酸盐,小试和中试产品在250℃填砂管中的阻力因子为市售发泡剂的2倍左右,在现河C20区块4口多轮次蒸汽吞吐井同时注入蒸汽、氮气和FS-411,使注蒸汽压力上升,该轮次生产周期延长,产油量增加,含水降低.三为超低界面张力表面活性剂SL-7,以馏分油和烷基苯为原料,90℃下SL-7溶液和SL-7/HPAM溶液与胜利多种原油的界面张力均达到10-3 mN/m超低,二元复合驱的岩心采收率比聚合物驱高4.1%,将用于胜二区沙二某单元的二元复合驱.图1表11参16. 相似文献
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