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1.
2.
The three-way catalyst promoters (Ce-Zr)O2, (Pr-Ce-Zr)O2 and (Pr-Zr)O2 were prepared by the sol-gel method. The reduction/oxidation behavior of these mixed oxides was compared. It is shown that the formation of (Pr-Zr)O2 cubic solid solution at high temperature up to 800 °C makes it more reducible, and that the ternary solid solution that formed in (Pr-Ce-Zr)O2 mixed oxides plays an important role in the reduction process. The catalytic performance tests reveal that the introduction of a small amount of praseodymium into (Ce-Zr)O2 favors the light-off temperature of C3H6 and NO and the effectiveness for NO conversion at the lean region. 相似文献
3.
陶应亮 《计算技术与自动化》2021,40(4):166-171
针对软件定义网络(Software Defined Ntwork,SDN)中的分布式拒绝服务(Distribute Denial of Service,DDoS)攻击检测的方法少、现存方法入侵检测率低的问题,提出了一种基于深度学习和三支决策的入侵检测算法.首先使用深度信念网络对SDN的流表项进行特征提取,然后利用基于三支决策理论的入侵检测模型进行DDoS攻击的入侵检测,对于正域和负域的数据直接进行分类,对于边界域中的数据使用K近邻算法重新进行分类.仿真实验结果表明,与其他入侵检测模型相比,所提算法的入侵检测效率更高. 相似文献
4.
5.
概率粗糙集三支决策是不确定问题求解的一种重要理论,流计算模式是一种新型的动态内存计算形式,实施流计算模式下三支决策的快速动态计算是一项具有挑战性的新议题。本研究以流计算模式中的两个核心计算步骤即动态增量与动态减量作为研究对象,提出了一种流计算模式下概率粗糙集三支决策域的快速动态学习方法。首先对流计算模式中三支决策动态增量和动态减量的不同变化情况进行了数据建模。然后基于不同数据变化情况分别讨论了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理,并且基于上述理论给出了流计算模式下的三支决策动态增减学习算法。该算法能够以更低的时间复杂度获得与经典三支决策算法相同决策效果。最后通过八种UCI数据集的实验证明了流计算模式下三支决策动态增减学习算法在时间消耗上明显优于经典概率粗糙集三支决策算法,并且在不同阈值下具有稳定的决策效率。本研究表明了流计算模式下三支决策快速计算是可行的。 相似文献
6.
夏爽 《单片机与嵌入式系统应用》2010,(6):25-27
详细介绍DSP与Flash存储器的两种硬件接口方式及在线编程,分析了两种硬件接口方式下在线编程的区别,给出了相应的在线编程核心代码并在实际电路上测试通过,可作为DSP嵌入式系统设计的参考。 相似文献
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