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1.
2.
2016年3月9日,是一条历史的分界线。未来的世界将会永远记得这一天,围棋程序阿尔法狗(AlphaGo)战胜了世界冠军李世石,宣告人类社会遇到了千年未有之大变局:工业革命把人从体力劳动中解放出来,而信息革命有可能解除人类智力劳动的必要性。在大数据和人工智能的时代,物理还能做什么? 相似文献
3.
利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MNSV)以及少数类非支持向量区(FNSV)三个区域,并对MNSV区和FNSV区的样本做去噪处理;然后对SV区分类错误和部分分类正确且靠近决策边界的少数类样本重复进行过采样处理,直到找到测试结果最优的训练数据集;最后有选择的随机删除MNSV区的部分样本.实验结果表明:方法优于其他采样方法. 相似文献
4.
连接部件动态特性的准确辨识对预测装配式机械结构的动力学行为有重要意义. 针对传统基于子结构解耦的连接结构动力学特性识别方法难以直接利用可测量数据进行辨识及辨识结果受噪声影响显著等问题, 本文提出了一种新方法. 首先, 提取子结构解耦基本方程在测试自由度上的分量, 并经矩阵变换得到显含连接动刚度矩阵的形式, 而后由真实连接动刚度矩阵分解为已知的初始矩阵与待求的增量矩阵, 推导了具有收敛性质的增量型方程以增强界面自由度较多时辨识的数值稳定性, 并采用多项式拟合动刚度将其转化为了拟合系数的频域估计方程, 按给定准则选取合适的频率点联立方程后, 得到了只需装配体测试自由度上的频响函数来辨识连接特性的迭代公式. 最后, 以若干算例说明了算法的具体流程. 对10自由度弹簧?质量块系统进行了数值仿真, 验证了所提方法的正确性及抗噪性; 对包含一处胶接连接的T形梁结构和包含两处螺栓连接的L形梁结构进行了试验, 所辨识连接结构与残余结构重组的装配体有限元模型计算的频响函数与测量值在较宽频带内吻合较好, 表明了该方法能有效识别实际装配体结构中的连接特性. 相似文献
5.
针对实际装配后均匀圆环阵的阵列流形向量偏离理论值的问题,提出一种利用单声源从不同方位入射阵列时的阵列幅度相位响应拟合阵列流形模型的算法。考虑阵列存在通道幅度相位一致性偏差和阵元间互耦作用,导出阵列幅度相位响应与流形误差参数的关系式,利用互耦矩阵在模态域可与阵列流形分离的特性,将关于误差参数的关系式降次为线性方程组,再联合多个方位对误差参数做最小二乘估计。对于只存在其中一种误差的特例情况,给出了对应高精度、低复杂度的估计方法。最后,利用数值仿真对所提方法的拟合精度进行评估,拟合后的阵列流形误差距离缩减至10-2量级,水池实验数据也验证了算法在实际应用中的可行性。 相似文献
6.
目前浮选提高重晶石品位的方法通常采用新型浮选药剂从低品位重晶石矿中进行分选,采用微波加热预处理矿物可提高浮选回收率,但微波对浮选药剂与矿物的作用机理还不清楚。微波加热技术近年来用于矿物加工、冶金与材料制备等领域,具有反应速度快、产品指标高等优点。以油酸钠为捕收剂,对微波预处理后的重晶石纯矿物进行浮选,并对不同微波作用时间下的重晶石浮选样品进行红外光谱检测,通过红外拟合平滑光谱和二阶导数光谱计算分析,研究微波对重晶石浮选的影响机理。浮选试验结果表明,未经微波预处理的重晶石,在油酸钠用量为55 mg·L-1、pH值为8.0的条件下,浮选指标最佳,回收率为91.41%;而对比之下,经微波作用后的重晶石进行浮选,随着微波处理时间的增加浮选指标逐渐提高,且在微波作用60s时的回收率最高,达95.27%。基于浮选试验的红外光谱分析表明,重晶石未经微波预处理进行浮选,与油酸钠作用,在波数为3 004 cm-1处-CH2-的对称伸缩振动峰、2 953 cm-1处-CH3的反对称伸缩振动峰、1 119和1 077 cm-1处SO2-4的非对称伸缩振动峰均发生了红移,说明油酸钠在重晶石表面发生化学吸附;而经微波预处理后的重晶石浮选时,在波数为2 853 cm-1处-CH2-对称伸缩振动峰、2 923 cm-1处-CH2-反对称伸缩振动峰、2 958 cm-1处-CH3反对称伸缩振动峰、1 181,1 122和1 086 cm-1处SO2-4非对称伸缩振动峰、982 cm-1处SO2-4对称伸缩振动峰、635和610 cm-1处SO2-4弯曲振动峰,其峰位并未发生红移,但峰强随着微波作用时间的增加明显加强,且微波作用60 s时其峰强增加最明显;对微波处理后的红外光谱进行拟合平滑光谱和二阶导数光谱计算发现,在波数为2 958,2 923,2 853,1 181,1 122,1 086,982,635和610 cm-1处峰面积均有不同程度的增加,且在微波作用60s时峰面积分别增加了1.84%,259.12%,761.15%,235.72%,145.61%,198.50%,641.16%,549.67%和744.97%,表明微波预处理并未诱发重晶石表面发生化学反应,但强化了捕收剂油酸钠与重晶石矿之间的化学吸附,使其与重晶石表面的化学吸附更加致密,吸附量增加,因此重晶石回收率增加,浮选指标提高。 相似文献
7.
旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现:(1)基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。(2)机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。(3)基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。 相似文献
8.
基于太赫兹波的非电离、非侵入性、高穿透性、高分辨率和光谱指纹特征,太赫兹光谱技术在生物医学领域具有巨大潜力。基于太赫兹光谱技术和不同的分析算法,不同研究小组实现了对混合物样品的定性、定量识别。然而,实际的生物混合物样品中通常包含水在内的不同成分,进而导致光谱的信噪比较差,导致最终的光谱分析结果误差较大。对于此类问题,降噪算法和重构算法是比较有效的解决办法。这些算法通过去除光谱数据中的无效信息或提取其中的有效信息来达到提高光谱信噪比的目的,最终结合分析算法实现对生物样本的高精度定性和定量识别。本文对近五年来应用于太赫兹光谱技术中的主要算法进行了归纳介绍,并总结了它们的优势和缺点。 相似文献
9.
沥青分子结构和沥青热转化行为的调控是制备高品质沥青基炭材料的关键。为进一步明晰沥青热解行为与沥青分子结构间的关联性,选用8种有机溶剂对中温沥青(AGMP)在常温下进行超声萃取处理得到8 种萃取物。利用 PeakFit v4.12 软件对各种萃取物的红外光谱吸收峰700~900,1 000~1 800,2 800~3 000和3 000~3 100 cm-1四个区域进行了分峰拟合处理,从而获得了萃取物所含各种官能团的精细结构信息,并引入6种分子结构参数(I1~I6),表征萃取物分子结构与热解活化能的关系。傅里叶变换红外光谱(FTIR)谱图分析表明8种萃取物主要是以含氧、含氮等杂原子的脂肪烃侧链为主的缩合芳香环结构组成的复杂化合物。由于萃取剂结构差异,萃取物中的分子结构参数也略有差异。线性结构萃取剂所得萃取物链烃(I5)含量较高,环结构萃取剂所得萃取物芳环(I6)取代结构较多。利用热重分析法(TGA)在不同升温速率(3,6,10,15 K·min-1)下对8种萃取物的热失重行为进行了研究,在等转化率不考虑反应机理的情况下,依据Flynn-Wall-Ozawa法和Kissingr-Akahira-Sunose 法解析得出8 种萃取物的热解活化能(Ea)。结果表明8种萃取物热解活化能在78~116 kJ·mol-1之间,其值大小与官能团结构及含量密切相关。将红外光谱定量分析获得的萃取物红外结构参数与热解活化能进行关联,通过详细分析探讨不同萃取物结构参数与热解活化能的一元线性回归Ea=f(Ii)的分析结果发现,芳香性指数(I3)和支链化程度(I5)是决定萃取物热解活化能大小的主要指标,热解活化能与各单一指标(Ii)拟合结果的正负相关性,表示这一结构从体系中被热解破坏的难易程度。综合考虑各红外结构参数的共同作用,AGMP萃取物热解活化能与红外光谱结构指标之间的拟合关系模型为Ea=-4 294.53I1+73 812.16I2+207 673.32I3-20 324.20I4-168.56I5+857.86I6。结合红外分析得到的这一结果,揭示了更多关于煤沥青的热解特性和动力学的细节信息,有助于理解煤沥青的热解过程和热转化行为。 相似文献
10.
基于G4方法, 计算了1,3-丁二烯框架燃烧反应机理中102个物种的热力学数据, 并考察了振动非谐性、 频率校正因子以及受阻内转动对结果的影响. 结果表明, 考虑振动非谐性或采用不同的频率校正因子, 对热力学数据的影响不大; 考虑内转动后, 对热力学数据有较大影响. 而且考虑内转动后, 得到的热力学数据与实验热力学数据吻合得更好. 用所得热力学数据模拟了1,3-丁二烯的绝热燃烧温度以及点火延迟时间, 结果显示, 要得到可靠的绝热火焰温度, 对小分子(如CO和CO2等)的热力学数据需要采用实验结果. 将用所得热力学数据模拟得到的点火延迟时间, 与机理本身的热力学数据所得点火延迟时间进行对比, 二者差别显著, 表明所得热力学数据主要通过改变一些反应的逆反应速率常数来影响点火延迟时间. 进一步确定了用所得热力学数据对点火延迟时间有显著影响的一些物种. 相似文献