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1.
A realization by linear vector fields is constructed for any Lie algebra which admits a biorthogonal system and for its any suitable representation. The embedding into Lie algebras of linear vector fields is in analogue to the classical Jordan—Schwinger map. A number of examples of such Lie algebras of linear vector fields is computed. In particular, we obtain examples of the twisted Heisenberg-Virasoro Lie algebra and the Schrödinger-Virasoro Lie algebras among others. More generally, we construct an embedding of an arbitrary locally convex topological algebra into the Cuntz algebra.  相似文献   
2.
There is a growing attention to the bio and renewable energies due to fast depletion of fossil fuels as well as the global warming problem. Here, we developed a modeling and simulation method by means of artificial intelligence (AI) for prediction of the bioenergy production from vegetable bean oil. AI methods are well known for prediction of complex and nonlinear process. Three distinct Adaptive Boosted models including Huber regression, LASSO, and Support Vector Regression (SVR) as well as artificial neural network (ANN) were applied in this study to predict actual yield of Fatty acid methyl esters (FAME) production. All boosted utilizing the Adaptive boosting algorithm. The important influencing parameters on the biodiesel production such as the catalyst loading (CAO/Ag, wt%) and methanol to oil (Soybean oil) molar ratio were selected as the input variables of models while the yield of FAME production was selected as output. Model hyper-parameters were tuned to maintain generality while improving prediction accuracy. The models were evaluated using three distinct metrics Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), and R2. Error rates of 8.16780E-01, 4.43895E-01, 2.06692E + 00, and 3.92713 E-01 were obtained with the MAE metric for boosted Huber, SVR, LASSO and ANN models. On the other hand, the RMSE error of these models were about 1.092E-02, 1.015E-02, 2.669E-02, and 1.01174E-02, respectively. Finally, the R-square score were calculated for boosted Huber, boosted SVR, and boosted LASSO as 0.976, 0.990, 0.872, and 0.99702, respectively. Therefore, it can be concluded that although the boosted SVR and ANN models were better models for prediction of process efficiency in terms of error, but all algorithms had high accuracy. The optimum yield of 83.77% and 81.60% for biodiesel production were observed at optimum operating values from boosted SVR and ANN models, respectively.  相似文献   
3.
数字微镜阵列(DMD)作为空间调制元件常用于投影光学系统,入射光为长波红外时产生的衍射效应会影响进入系统的能量分布,该文主要讨论光源入射角度对衍射效应的影响,将DMD作为闪耀光栅模型,研究其在长波红外波段产生的衍射效应。从光程差的角度分析在主、副对角线分别处于“开态”情况下的衍射效应,发现衍射效应与入射角度有关;将DMD作为闪耀光栅模型,采用矢量衍射理论计算7.7μm~9.5μm波段下DMD处于“开态”下的衍射效率。计算结果表明:当TM偏振光以44°角照射时,1级衍射达到闪耀状态,衍射效率可达到70%。  相似文献   
4.
5.
多组分复杂体系的红外光谱由于成分多样、谱带严重重叠、背景干扰等导致谱图特征减弱,且体系中的红外光谱往往不是各组分光谱的简单叠加,需要借助于化学计量学技术以实现解析。基于朗伯-比尔定律(Lambert-Beer law)并且随着衰减全反射(ATR)技术取样普及,结合偏最小二乘回归法(PLS)、人工神经网络(artificial neural network, ANN)等化学计量法将数据进行累积、特征提取以及校正建模等工作解决红外光谱中严重重叠和非线性等问题,再采用二次测量定量分析已初步具有应用成效,而有效增强信息量表达,降低背景、噪声干扰,减少复杂的计算过程,进而保证定量分析结果的可靠性,则成为研究的主要方向。通过讨论光通道和背景对光谱强度变化的影响,结合向量角度转换提出一种新的近似线性定量方法。经初步理论计算,发现多组分混合物与该混合物中待测组分的相对含量二者间的向量夹角值存在一定的关系,而该关系并不受批次制样的影响,进一步通过高斯曲线模拟混合信号,充分说明选择合适的波长范围,二者在一定范围内存在线性相关性,相关性不受测量条件变化的影响。采用KBr压片法,向待测样品中逐步加入待测组分得到混合样本,分别得到待测组分光谱与混合样本光谱信号,先将其进行一阶求导,消除加性误差后,再将其转化为空间向量角度,消除批次制样中光程差异,再以百分比定义待测物样品的含量,所得到混合样的夹角值与其中所含参照品含量成简单线性关系,即以计算结果夹角值与含量作标准曲线,实现定量分析。本测量方法用于三氯蔗糖(Sucralose, TGS)与三氯蔗糖-6-乙酸酯(4,1,6-trichloro sucrose-6-acetate, TGS-6-A)二者进行一定比例混合(双组分体系),以及TGS-6-A的脱酰产物(多组分体系)中的TGS的含量定量分析,在两种体系中定量均得到令人满意的结果,所建立标准曲线的相关系数r均达到0.995 0以上,相对误差均低于8.0%,所建立的分析方法对利用中红外透射光谱分析研究多组分样品具有重要的参考价值。  相似文献   
6.
发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响。以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的振动加速度信息,对其进行功率谱分析,获得其功率谱的包络能量;以获取的舰用发动机主泵轴承功率谱的包络能量构建特征向量,并设计基于SVM的舰用发动机主泵轴承故障诊断模型,对主泵轴承的故障进行诊断研究。研究结果表明,采用基于功率谱包络能量和SVM相结合的舰用发动机关键部件故障诊断方法,可以很好实现主泵轴承的故障诊断效能,为舰用发动机主泵轴承故障诊断的工程应用奠定了基础。  相似文献   
7.
对感染黑斑病的刺五加叶片进行光谱特性研究,能为药用植物病害的早期筛选与精准治疗提供重要研究资料。实验目的,运用高光谱成像技术实现植物病害的自动监督分类与识别。实验过程,首先使用高光谱成像系统在可见光波段(380~960 nm)内采集刺五加黑斑病的叶片样本,光谱数据经过去除亮暗噪声和平滑预处理后,再经过主成分分析实现数据降维,继而运用基于不同核函数的支持向量机法建立分类模型,最后利用总体分类精度、Kappa系数等因子评价不同核函数对分类器性能的影响。根据叶片表面的特征将其分为四类样本:健康亮部、健康暗部、轻度病害和重度病害等。对比各类样本的光谱可知,刺五加的健康样本在540 nm波长存在一个明显峰值,在620~680 nm光谱曲线急剧上升;而病害样本的光谱反射率呈现缓慢且平稳的上升趋势,上述特征能够将图像空间上反射强度接近的健康亮部和严重病害完全区分开。经对比发现前四个主成分(PC1,PC2,PC3,PC4)在分类表达上存在差异,主要表现为PC1含有的信息多,能够较好地区分各类样本;PC2则出现健康亮部和严重病害的交叉混淆;PC3是对于PC2的补充,能基本完整地表达轻微病害;PC4的贡献率仅有0.19%,依然能够准确地识别严重病害。不同主成分分量在表达各类样本特征中存在的差异能够作为复杂样本分类的参考依据。对比四种核函数对支持向量机分类器性能的影响,结果显示线性核函数的识别过程受光强反射的影响较大,Sigmoid核函数的训练精度易受数据集大小的影响,在识别健康亮或暗,以及轻微病害上均存在一定的误差,多项式核函数与径向基核函数的效果较好,其中,多项式核函数的精度更高,为92.77%。研究表明,利用高光谱成像技术能够准确地识别刺五加的健康叶片和患病叶片,为实现自动诊断药用植物叶片病害提供新方法。  相似文献   
8.
9.
在工业现场生产水泥的过程中,各种成分的含量直接影响着水泥的质量,因此如何快速准确地监测水泥中各个成分的含量意义重大。采用的实验方式为,将不经过任何预处理的水泥粉末直接放入位于二维移动平台上的物料盒中,通过激光诱导击穿光谱(LIBS)直接对水泥粉末表面的不同位置进行激发检测,对得到的光谱数据首先进行归一化和主成分分析等预处理操作,然后针对水泥中Ca, Si, Al, Fe, Mg五种元素,分别建立偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)两种定量分析模型进行方法比较。此外,对比了粉末状水泥与压片式水泥两种测量方式的结果。实验结果表明,采用粉末状水泥直接测量的方式下,针对水泥样品元素浓度与所得到的光谱中特征线强度的关系,SVR方法比PLS方法更具优势,粉末状水泥直接测量的精度接近压片式测量的精度,说明LIBS技术对水泥粉末状样品直接在线测量具有可行性。  相似文献   
10.
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