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991.
本文主要研究单产品在单周期内由供应商、制造商、零售商组成的三层供应链上的协作订购问题,即在随机需求下供应商、制造商、零售商以利润最大化为目的的最优协作订购问题。在需求信息不对称下,零售商充分了解需求信息。在协作订购时面临四种策略,给出了在这四种策略下的四种利润模型及零售商在这四种策略下的最优订购量并比较它们的大小,最后通过需求服从正态分布的实例验证了供应商一制造商一零售商在采用数量折扣和返回措施三者完全合作时供应链上的利润最大。 相似文献
992.
对铜-锌原电池中的锌片做半汞齐化处理,分别将锌片汞齐化的一端和非汞齐化的一端插入稀硫酸中,测量电池的电流和电压。通过2次实验的测量对照计算得出电流、电压损失百分比,从而定量地描述锌片上产生的氢气,并将此方法应用于改进单液原电池实验。从锌电极、铜电极和稀硫酸浓度3个方面采取改进措施,从而尽可能减少锌片上的气泡。 相似文献
993.
994.
介绍了一种苯酚与钠反应的实验方案,验证“酚羟基活泼性大于醇羟基”。实验操作简便,现象持续明显,适用于课堂演示,有利于教学。 相似文献
995.
采用改进的共沉淀法在修饰剂的修饰下合成了一系列SrMoO_4∶Eu~(3+)红色荧光材料,通过X射线粉末衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和荧光分光光度计(PL)等手段对合成样品进行表征。深入探究了其荧光性能与修饰剂种类、修饰剂添加量、反应物浓度、激活离子掺杂量等反应参数之间的关系。结果表明:在波长271 nm的激发光的激发下SrMoO_4∶Eu~(3+)在420~750 nm有四组Eu~(3+)的激发峰,其中最强峰在616 nm处发射红光。在聚乙二醇(PEG)修饰下且添加量为3 m L时荧光性能最佳;随着Eu~(3+)掺杂量的提高,样品在616 nm处的特征发射峰呈现出先升高,后下降的趋势,当Eu~(3+)掺杂量为11%时达到最大值。Eu~(3+)掺杂的SrMoO_4荧光粉在616 nm处发射峰的发光强度最强,表明SrMoO_4∶Eu~(3+)是一种能很好应用于白光LED的红色荧光材料。 相似文献
996.
以(S)-2,6-二氨基-4,5,6,7-四氢苯并噻唑(3)为原料,经缩合、还原反应制得普拉克索(2); 2与盐酸成盐后制得盐酸普拉克索一水合物(1),其结构经1H NMR, 13C NMR, IR和MS(ESI)确证。研究了溶剂、反应温度、投料比γ[n(3) : n(正丙醛)]、析晶终止温度和精制降温速度对1收率的影响。结果表明:在最佳反应条件(无水甲醇为溶剂,γ=1.0 : 1.8,于-15~-20 ℃反应,析晶终止温度为-5~-10 ℃)下,最高收率可达61.5%。 相似文献
997.
同色异谱现象是光谱反射率重建与颜色再现中的一个重要问题。采用三基色CCD相机采集CIE标准光源D65下的颜色样品信号,建立非线性复合模型,使用主成分分析结合神经网络的方法(PCA-NET)改进基于同色异谱黑理论的R矩阵算法,对标准Munsell色卡光谱重建进行研究。在保证给定照明条件下的色度精度同时,对光谱重建的结果进行了实验评价和讨论。实验结果表明,在给定的照明条件下,PCA-NET算法能够准确的拟合相机输出信号与主成分系数之间的非线性关系, 将其代替线性算法应用于R矩阵算法中时,测试集的平均均方根值是未改进R矩阵算法的0.76,平均标准差是R矩阵算法的0.85,可有效提高光谱反射率的重建精度。改进后的R矩阵算法具有精度较高、操作简单易实现的特点, 可用于对重建色度精度及光谱精度均要求较高的领域。 相似文献
998.
999.
由于载体在运动过程中存在姿态的变化,不考虑载体姿态的理论相关函数会影响相关声呐的测速精确度。考虑载体俯仰角对发射信号海底照射区域的影响,引入不同权重的多阶贝塞尔函数,得到改进后的理论相关函数。同时,根据相关测速声呐发射参数,给出了基于FOM模型的海底回波仿真。仿真结果表明,改进的理论相关函数将相关声呐的测速误差降至1%以下。载体的俯仰角对时空相关函数产生影响。考虑载体俯仰角的理论相关函数更贴近实际情况,与仿真结果的相关系数吻合的较好,能够更加准确的估计载体速度。 相似文献
1000.
Quantitative Near-infrared Spectroscopic Analysis of Trimethoprim by Artificial Neural Networks Combined with Modified Genetic Algorithm 总被引:1,自引:0,他引:1
A novel method for rapid,accurate and nondestructive determination of trimethoprim in complex matrix was presented.Near-infrared spectroscopy coupled with multivariate calibration(partial least-squares and artificial neural networks) was applied in the experiment.The variable selection process based on a modified genetic algorithm with fixed number of selected variables was proceeded,which can reduce the training time and enhance the predictive ability when coupled with artificial neural network model. 相似文献