融合语义差别和流型学习的偏标记学习方法

偏标记学习是一种重要的弱监督学习框架。在偏标记学习中,每个实例与一组候选标记相关联,它的真实标记隐藏在候选标记集合中,且在学习过程中不可获知。为了消除候选标记对学习过程的影响,提出了一种融合实例语义差别最大化和流型学习的偏标记学习方法(partial label learning by semantic difference and manifold learning, PL-SDML)。该方法是一个两阶段的方法：在训练阶段,基于实例的语义差别最大化准则和流型学习方法为训练实例生成标记置信度;在预测阶段,使用基于最近邻投票的方法为未知实例预测标记类别。在四组人工改造的UCI数据集中,在平均70%的情况下优于其他对比算法。在四组真实偏标记数据集中,相比其他对比算法,取得了0.3%～13.8%的性能提升。     

基于多尺度化基本尺度熵的两相流流型特性分析

运用多尺度化的基本尺度熵方法研究了几种典型信号的复杂度特性,研究发现多尺度化的基本尺度熵方法具有计算速度快、抗干扰的特点,能够用来分析时间序列的复杂性。然后运用多尺度基本尺度熵方法对不同工况下两相流的流型特性进行了研究。结果表明多尺度化的基本尺度熵方法不仅能够识别不同流型,而且还能够表征流型的动态演化特性,为两相流的流型特性研究提供了一种新的方法。     

多孔介质通道气液两相流型及压降特性研究

通过高速摄影仪研究多孔介质通道内气液两相流体垂直向上流动的流型,在实验参数范围内依次拍摄到泡状流、弹状流、脉冲流、雾状流4种典型流型,并总结了各种流型的特征。依据实验获得的两相流动阻力数据,分别对分相模型阻力关系式和均相模型阻力关系式进行了拟合,得到了适于实验特点的两类阻力关系式。改进后的两类模型均与实验数据实现了较好的吻合,但模型关系式定义中包含了影响阻力压降各要素的均相模型具有更高的预测精度,且该模型物理意义更加清楚,可以优先用于多孔介质通道气液两相流动的阻力计算。     

表面活性剂对气液两相螺旋管流流动特性的影响

为了考察阴离子型表面活性剂十二烷基硫酸钠(SDS)对气液两相螺旋管流流动特性的影响,该文用实验研究了不同浓度的SDS溶液体系气液两相螺旋管流的流型转变及压降规律。实验装置为由有机玻璃圆管制成的长2 m内径23 mm的实验段,以SDS水溶液和空气为实验介质,气液相折算流速均为0―2.5 m/s,SDS溶液质量浓度10―90 mg/kg,螺旋流由5种不同型号的金属螺旋叶轮诱导产生。利用直接观察和高速摄像相结合的方法观测流型的变化,并用液柱式压差计测量实验管段上下游间压差,实验在常温常压条件下进行。实验共得到螺旋线状流、螺旋波状分层流、螺旋轴状流、螺旋弥散流4种流型,与未添加表面活性剂体系相比较,并未得到螺旋泡状流和螺旋团状流这两种流型。同时,随着SDS溶液浓度的增大,气液两相螺旋流逐渐向螺旋弥散流流型转变,这是因为低浓度的SDS溶液随着其浓度的增大,气液界面张力逐渐减小,而气液掺混程度则会不断增大。此外,与未添加表面活性剂体系相比较,添加了SDS体系的气液两相螺旋管流压降梯度将会减小。最后,阐述了气液两相螺旋管流强化天然气水合物生成的研究及应用现状,并针对多相流研究现状,提出了气液两相流相间传热特性应成为今后研究热点等建议。     

基于神经网络和D-S证据理论辨识两相流流型

提出一种基于电容层析成像(ECT)系统、神经网络和证据理论辨识两相流流型的方法。这种方法采用神经网络与D-S证据理论相结合的方法来辨识两相流流型,并对两相流的几种常见流型进行了辨识。仿真实验结果表明:此种方法在两相流流型辨识中具有较高的判别精度,为两相流流型辨识提供了一种有效的手段。     

山雨欲来风满楼——11款主流DDR3 1333内存大比拼

随着内存颗粒大幅降价、Intel Core i7平台的推出,目前的主流型DDR3内存也逐渐从神坛走向了凡间,DDR3内存走向普及已经势在必行。这些即将来到我们身边的主流型DDR3内存在默认性能、延迟性能、超频性能上会有怎样的表现？价格如何？是否值得购买呢？     

基于Choi-Williams分析与神经网络的两相流流型识别北大核心CSCD

提出一种基于Choi-Williams分析和神经网络的流型识别方法。使用阵列电导传感器获取垂直上升管道气液两相流流型信息,并将多元测量数据进行去噪和降维处理,进一步采用Choi-Williams分析将其转换为时频谱图,并构建数据集。分别搭建CNN、VGG-16和ResNet-18网络模型,将不同流型的时频谱图作为网络输入进行训练、测试。识别结果表明,Choi-Williams分析可以有效提取不同流型信号的特征,3种网络均具有较高的识别精度,其中ResNet-18网络准确率最高,平均流型识别率达99.4%。     

气-固加压流化床压力脉动信号的分析

对气-固流化床特别是气-固加压流化床压力脉动信号进行深入分析有助于更好地了解该类反应器内的流动行为。为了研究压力脉动信号与加压气-固流化床内流动行为的关系,以FCC催化剂为实验物料,采用密相段内径300 mm、高度3800 mm、扩大段内径600mm、高度800mm的加压流化床,对其压力脉动信号进行快速傅里叶变换(FFT)和小波分析,获得了代表气泡行为的特征频率(D5-D7);分析此频段能量特征值随表观气速的变化规律,得出了流型转变速度u_c,并考察压力对u_c的影响。结果表明:压力波动能量集中在低频,随着气速的增加能量特征值先增加后减小,压力升高u_c减小。     

业界

戴尔推出新一代Latitude商用笔记本2008年9月3日,戴尔宣布推出包括了公司历史上最轻的超便携笔记本及性能超强的移动工作站的新一代Latitude笔记本电脑以及Dell Precision移动工作站产品系列。新的LatitudeE系列笔记本电脑将分为主流型     

轴承腔两相流动流型特征参数及鲁棒性分析

航空发动机轴承腔的润滑设计和换热分析依赖于对轴承腔中润滑介质两相流动特性的理解,依据流型进行轴承腔油气两相介质流动研究是获取流动特性的有效途径。针对通过试验判断油气两相介质流动形式的需要,结合数值分析和试验数据,在辨识能力和试验获取等方面的考虑前提下,提出了辨识航空发动机轴承腔中均相流动与含油滴气/液分层流动两种主要油气两相流型的特征参数——体积含油率和无量纲速度,探讨了两个特征参数在较宽工况范围内保持流型辨识能力的鲁棒性。研究工作对于借助于试验判断油气两相流型,从而可以在严谨理论指导下基于流型进行航空发动机轴承腔润滑介质两相流动特性分析,实现准确高效的润滑设计和换热分析的设计路线实施是很有意义的工作。