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为了避免回收单一钕铁硼废料中有价元素带来的操作复杂和资源浪费等问题,本研究采用共沉淀法共沉淀出钕铁硼废料中的有价元素Me(Nd,Pr,Co,Fe),制备可用于生产再生钕铁硼的原料;根据质量守恒和同时平衡原理,采用MATLAB软件建立Me(Nd,Pr,Co,Fe)-OH--NH3热力学模型,绘制lg[Me]-p H曲线模拟共沉淀工艺,并根据模拟结果确立了共沉淀工艺;模拟和实验的结果表明:根据lg[Me]-p H模拟结果可以确立一步共沉淀法的p H:6~10,Fe3+比Fe2+更易于沉淀完全;在上述条件下获得的共沉淀粉末主相均为Nd,Pr,Co,Fe的化合物,且有价元素的百分比含量均大于99.4%;其中,当p H值在8左右时回收率最高,在该条件下金属元素Me(Nd,Pr,Co,Fe)的沉淀效率分别为:98.7%,99.9%,93.6%,99.9%。该结果也表明共沉淀法工艺不仅高效,而且所制备的共沉淀粉末可以满足制备二次钕铁硼的需要。 相似文献
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在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
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针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。 相似文献
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在探讨了Web查询服务的典型模型后,论文阐述了服务器端会话追踪机制的实现方式,设计了基于服务器端会话追踪的Web查询服务的典型解决方案。该设计方案可以较为安全地保存和维护客户的上下文信息,可靠地跟踪用户查询所处的状态,有效地实现有状态的Web查询服务。 相似文献