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1.
有一类题目是给出复合函数的零点个数,求其中参数的取值范围,本文对这类题目的三种常见题型:与函数自身复合、与二次函数复合、与其它函数复合,通过“顺藤摸瓜”程序化求解,总结解题策略和步骤. 相似文献
2.
大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性. 相似文献
3.
很多初中数学问题,学生能够找到一个“或许可行”的思维角度,但是无法完整解答,此时教师应该给予学生极大的肯定和更合理的解释,以激发学生探索的兴趣,帮助学生开拓数学视野,本文结合三个具体问题谈谈用发展的眼光看待初中学生解题过程中的疑问. 相似文献
4.
高祥赵凤杰张子龙宋巧宋明君 《发光学报》2022,(10):1564-1573
近年来,Er^(3+)离子掺杂的无机发光材料被广泛应用于温度传感材料的研究。本文采用溶胶⁃凝胶法制备了Er^(3+)掺杂的KBaGd(MoO_(4))_(3)荧光粉,利用常温激发和发射光谱、荧光衰减曲线以及变温发射光谱对其光谱性能以及温度传感特性进行了分析。荧光光谱表明,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)在380 nm处有着较强的吸收峰,源自于Er^(3+)离子的4I_(15/2)→4G_(11/2)吸收跃迁。在近紫外光激发下,KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)荧光粉在520~570 nm之间具有两个明亮的绿色发射。由于电偶极间相互作用,当Er^(3+)离子掺杂浓度超过8%时,样品发光开始出现浓度猝灭。基于荧光强度比(FIR)模型计算得到KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)的相对灵敏度优于已报道的大部分同类温度传感材料,因此在光温传感领域有着更好的应用潜力。最后,对利用KBaGd(MoO_(4))_(3)∶Er^(3+)设计的LED进行了光电参数测试,并对其在照明领域的应用进行了客观评价。 相似文献
5.
6.
矩阵平方根在数学的许多应用中起着重要的作用.本文研究M-矩阵平方根的计算问题,提出一种计算正则M-矩阵平方根的迭代方法.首先将这个问题转化为M-矩阵代数Riccati方程,进而提出一种有效的方法来求解这个特殊的MARE.理论分析表明,该方法在一定条件下是收敛的.数值实验表明该方法是可行的,且优于二项式迭代法. 相似文献
7.
为研究傅里叶域锁模光电振荡器(FDML OEO)的锁模匹配精度,首先通过分析FDML OEO在滤波器调谐周期与环路延迟时间整倍数存在误差时的起振过程,研究建立FDML OEO开环增益、可调滤波器半波带宽、扫频输出带宽与傅里叶域锁模匹配精度之间的关系;随后选取FDML OEO的输出线性扫频信号延时自外差拍频信号的相位噪声作为振荡器输出信号质量的评价参数。通过实验验证FDML OEO中可调谐滤波器半波带宽、系统开环增益与傅里叶域锁模匹配精度之间的关系;实验分析了傅里叶域匹配精度对FDML OEO输出射频信号带宽的影响。实验结果与理论相一致,结果表明:可调谐滤波器的半波带宽越大,开环增益越大,傅里叶域锁模的匹配精度要求越低;傅里叶域锁模输出频率范围越大,对傅里叶域锁模的匹配精度要求越高;失谐情况越严重,FDML OEO可实现的最大扫频范围将越小。该研究结果为宽带、低相噪FDML OEO的发展提供了重要的技术理论参考。 相似文献
8.
通过改装多旋翼无人机(UAV)和搭载各类载荷以及联合地基观测设备对大柴旦地区大气、环境以及气溶胶参数进行测量。利用获得的数据资料,对该地区近地层气溶胶粒子数浓度(即单位体积空气中气溶胶粒子的数目)、消光系数以及气象要素等特征进行了分析。结果表明,在大柴旦地区,近地层气溶胶粒子数浓度日变化显著,呈现双峰形态,气溶胶粒子数浓度的变化范围为75~220 cm-3,消光系数的变化范围为0.004~0.038 km-1;当风速小于6 m/s时,气溶胶粒子数浓度与风速呈负相关关系;当风速大于6 m/s时,二者呈正相关关系;相对湿度对气溶胶粒子的影响较小,这可能是由于该地区以沙尘型气溶胶为主,吸湿性较弱。本研究基于多旋翼无人机探测平台,可以有效地获得近地层精细化大气、环境结构,有助于研究人员了解该地区气溶胶的结构、变化特征以及建立气溶胶模式,同时也为气溶胶及大气环境参数探测方法提供了技术支撑及思路拓展。 相似文献
9.
10.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 相似文献