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91.
针对时间序列预测,在单隐层前馈神经网络的基础上,基于进化计算的优化策略,提出了一种优化的核极限学习机(optimized kernel extreme learning machine,O-KELM)方法.与极限学习机(extreme learning machine,ELM)方法相比,核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)方法无须设定网络隐含层节点的数目,以核函数表示未知的隐含层非线性特征映射,通过正则化最小二乘算法计算网络的输出权值,它能以极快的学习速度获得良好的推广性.在KELM的基础上,分别将遗传算法、模拟退火、微分演化三种进化算法用于模型的结构输入选择、正则化系数以及核参数的优化选取,以进一步提高网络的性能.将O-KELM方法应用于标准Mackey-Glass混沌时间序列预测及某地区的风电功率时间序列预测实例中,在同等条件下,还与优化的极限学习机(optimized extreme learning machine,O-ELM)方法进行比较.实验结果表明,所提出的O-KELM方法在预测精度上优于O-ELM方法,表明了其有效性. 相似文献
92.
利用蒙特卡罗方法分别研究了3种能量X光机的光子穿透不同厚度铝的硬化情况及3种能量光机作为光源测量面密度的过程,并开展了相关实验研究,根据模拟结果对比分析了不同能量光机X射线硬化对面密度测量灵敏度的影响,结果表明:对同种能量光机的光子而言,随着面密度变大,射线硬化程度越严重,导致测量灵敏度下降;光子能量越低,测量灵敏度随面密度变大下降越快,反之亦然;对于某一范围面密度被测物,调整X光机电压使X光子刚好穿透并形成有效图像,可获得最理想的测量灵敏度。 相似文献
93.
94.
基于X射线衍射仪运行的稳定性和角度的精密控制能力,以平面季戊四醇(PET)晶体为样品,对晶体的积分衍射效率标定方法进行了实验研究。实验的光源是Cu靶X射线管,通过适当选取镍滤片和精细控制管电压,极大地抑制了Kβ线谱和韧致辐射,实现了Kα线能量单色化。正比计数器前端的狭缝是0.05mm,采用0.001°的步进角度对源强和Kα线衍射峰分别进行扫描。数据处理后得出在Cu的Kα线能点(8047.823eV)处,该平面PET晶体的积分衍射效率是(1.759±0.002)×10-4 rad。实验结果表明该方法可以在实验室条件下快速、方便地完成平面晶体积分衍射效率的标定。 相似文献
95.
基于主客化学的离子选择电极已取得了很大的发展[1~3],探索能接受客体离子的新型敏感材料是一项令人感兴趣的研究课题[4,5]. 相似文献
96.
为了获得较高的空间分辩率,设计了一种新型小束斑驻波电子直线加速器,该加速器取消了加速腔中的鼻锥结构,而在耦合腔中设置鼻锥结构。用狭缝法代替小孔法测得X射线源的焦斑尺寸为1.4mm。讨论了射线源焦点对成像质量的影响,分析了在高能条件下小孔法不适合用于焦点测量的物理原因,用4种测量方法测量了该高能X射线源的参数,测得该系统的成像极限分辩率为2.5 lp/mm,最后对实验结果进行了分析。 相似文献
97.
98.
99.
免疫亲和柱净化-柱后光化学衍生-高效液相色谱法同时检测粮谷中的黄曲霉毒素、玉米赤霉烯酮和赭曲霉毒素A 总被引:14,自引:0,他引:14
建立了同时检测粮谷中黄曲霉毒素(B1、B2、G1和G2)、玉米赤霉烯酮和赭曲霉毒素A的免疫亲和柱净化-柱后光化学衍生-高效液相色谱方法。样品经过甲醇-水(体积比为80∶20)提取,通过免疫亲和柱富集和净化,采用Waters Nova-Pak色谱柱(3.9 mm i.d.×150 mm,4 μm),以甲醇、乙腈和1%的磷酸溶液为流动相,梯度洗脱,柱后光化学衍生、改变波长荧光检测。黄曲霉毒素(B1、B2、G1和G2)、玉米赤霉烯酮和赭曲霉毒素A检出限分别为0.24,4.0和0.5 μg/kg,标准曲线的线性范围分别为0.24~6.0,4.0~100.0和0.5~40.0 μg/L;在小麦、玉米、黑麦样品中,平均加标回收率为70.8% ~94.0%,相对标准偏差为2.79% ~9.38%。 相似文献
100.