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1.
全连接网络作为深度学习中的一种典型结构,几乎在所有神经网络模型中均有出现。在近红外光谱定量分析中,光谱数据样本数量较少,但每个样本的维度高。导致了两个问题:将光谱直接输入网络,网络的参数量会十分庞大,训练模型需要更多的样本,否则模型容易进入过拟合状态;在输入网络前对光谱进行降维,虽解决了网络参数量过大的问题,但会丢失一部分信息,无法充分发挥网络的学习能力。针对近红外光谱的特性,提出了一种分组全连接的近红外光谱定量分析网络GFCN。该网络在传统的两层全连接网络的基础上,用若干个小的全连接层替代第一个全连接层,克服了直接输入光谱导致网络参数量过大的缺点。采用Tecator和IDRC2018数据集对该方法进行测试,同时与全连接网络FCN和偏最小二乘PLS两种方法进行对比。结果显示:在两个数据集上,GFCN预测效果均优于FCN和PLS。在只有少量样本参与建模的情况下,GFCN依然能够保持较高的预测效果。表明,GFCN可以用于近红外光谱的定量分析,并且适应样本较少的场景,具有重要的研究价值和广泛的应用场景。 相似文献
2.
本文研究了数值求解非自治随机微分方程的正则Euler-Maruyama分裂(CEMS)方法,该方程的漂移项系数带有刚性且允许超线性增长,扩散项系数满足全局Lipschitz条件.首先,证明了CEMS方法的强收敛性及收敛速度.其次,证明了在适当条件下CEMS方法是均方稳定的.进一步,利用离散半鞅收敛定理,研究了CEMS方法的几乎必然指数稳定性.结果表明,CEMS方法在漂移系数的刚性部分满足单边Lipschitz条件下可保持几乎必然指数稳定性.最后通过数值实验,检验了CEMS方法的有效性并证实了我们的理论结果. 相似文献
3.
本文首先运用考虑非期望产出的SBM-SupSBM模型估计我国各省市绿色技术创新效率并进行分类:稳定上升类、平稳类、大幅度波动类以及下降类。之后从企业内部和外部两方面对绿色技术创新效率提升的影响因素提出假设,着重考虑大幅度波动类别省份的效率提升。运用面板数据模型各影响因素进行验证,结论显示:企业规模对绿色技术创新效率波动较大的省份起到显著的抑制作用,环境规制和技术进步对绿色技术创新效率波动较大的省份作用不明显。针对分析结果,提出结论:在提升绿色技术创新效率的过程中,应注重企业规模和技术进步的协同作用,以及技术的开放程度。 相似文献
4.
Xian-Dong Li 《中国物理 B》2022,31(11):110304-110304
The Janus monolayer transition metal dichalcogenides (TMDs) $MXY$ ($M={\rm Mo}$, W, $etc$. and $X, Y={\rm S}$, Se, $etc$.) have been successfully synthesized in recent years. The Rashba spin splitting in these compounds arises due to the breaking of out-of-plane mirror symmetry. Here we study the pairing symmetry of superconducting Janus monolayer TMDs within the weak-coupling framework near critical temperature $T_{\rm c}$, of which the Fermi surface (FS) sheets centered around both $ărGamma$ and $K (K')$ points. We find that the strong Rashba splitting produces two kinds of topological superconducting states which differ from that in its parent compounds. More specifically, at relatively high chemical potentials, we obtain a time-reversal invariant $s + f + p$-wave mixed superconducting state, which is fully gapped and topologically nontrivial, $i.e.$, a $\mathbb{Z}_2$ topological state. On the other hand, a time-reversal symmetry breaking $d + p + f$-wave superconducting state appears at lower chemical potentials. This state possess a large Chern number $|C|=6$ at appropriate pairing strength, demonstrating its nontrivial band topology. Our results suggest the Janus monolayer TMDs to be a promising candidate for the intrinsic helical and chiral topological superconductors. 相似文献
5.
6.
人体尿液中存在大量具有生物表面活性的物质,而这些物质与尿液中不同形貌的草酸钙微晶间的吸附关系并未得到人们广泛关注。挑选了常用的阴离子表面活性剂磺基琥珀酸钠二辛酯(AOT)作为吸附物质,研究了不同形貌的二水草酸钙(COD)晶体对AOT的吸附差异,探究草酸钙结石的形成机理。采用X射线粉末衍射仪(XRD)和傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)表征,并通过谱图差异分析了吸附AOT前后棒状、圆钝形、花状、十字形和双锥形COD晶体的组分变化;采用Zeta电位分析仪测定吸附AOT后晶体表面的Zeta电位随AOT浓度的变化;采用比色法通过紫外可见分光光度计测定不同浓度AOT存在下晶体的吸附量变化并绘制吸附曲线。随着AOT浓度的增加,COD的吸附量逐渐上升,最后达到吸附饱和状态,各吸附曲线均呈S型。不同形貌COD对AOT的最大吸附量大小顺序为:棒状COD (41.0 mg·g-1)>圆钝形COD (37.5 mg·g-1)>花状COD (35.0 mg·g-1)>十字形COD (27.2 mg·g-1)>双锥形COD (20.9 mg·g-1)。COD晶体的比表面积越大,表面提供的活性位点也越多,越有利于表面活性剂AOT在晶体表面的吸附;富含Ca2+的(100)晶面更利于阴离子的AOT的优先吸附;此外COD晶体的内能越大,越会抑制AOT在COD表面的吸附,导致吸附量降低。吸附了AOT的COD晶体稳定性显著增加,COD向COM转变的速度明显降低。基于AOT在不同形貌的COD晶体表面的吸附特点,提出了COD晶体吸附AOT的分子模型。COD晶体对AOT的吸附与晶体形貌密切相关。容易吸附AOT的COD晶体形貌更容易粘附在带负电荷受损伤的细胞表面,加大草酸钙结石形成的风险。 相似文献
7.
8.
希格斯粒子的质量与地球轨道的椭圆度都比它们的理论估计值小几个数量级。这似乎是两个更大的量经过微调而抵消所造成的。粒子物理有两个最有趣的微调难题:希格斯玻色子的质量和宇宙常数。长期以来,人们一直认为粒子物理的微调可能与新的对称性有关,如难以解释的超对称性,或者与统计参数有关——我们微调的宇宙只是许多可能的多重宇宙之一。 相似文献
9.
设$ G $ 是一个$ n $ 阶$ k $ 圈图, $ k $ 圈图为边数等于顶点数加$ k-1 $ 的简单连通图。$ \mu_{1}(G) $ 、$ \mu_{2}(G) $ 分别记为图$ G $ 的Laplace矩阵的最大特征值和次大特征值, 图$ G $ 的Laplace分离度定义为$ S_{L}(G)=\mu_{1}(G)-\mu_{2}(G) $ 。本文研究了给定阶数的$ k $ 圈图的最大Laplace分离度, 并刻画了相应的极图, 其结果推广了已有当$ k=1, 2, 3 $ 时的结论。 相似文献
10.
对3种不同残奥(RA)含量的马氏体高强钢进行干滑动摩擦磨损试验, 研究RA含量对其磨损性能的影响. 利用扫描电镜、透射电镜、X射线衍射仪等对试验后的磨损表面及横截面显微组织进行表征. 结果表明, RA含量越高, 磨损表面越光滑, 摩擦系数和磨损率越小, 也即马氏体高强钢的耐磨性越好. 磨损引起的大应变使RA发生应变诱导马氏体相变, 导致硬度和硬化层厚度显著增大. RA含量最高的HT3试样的硬度提高了18.3%, 硬化层厚度达70μm. 相比RA含量低的试样, HT3试样表现出很好的耐磨性. 这是因为马氏体相变使硬度逐步增加, 抗裂纹萌生能力提高; 同时由于亚表面良好的韧性, 可延缓和阻止裂纹扩展, 使得点蚀和剥落不易形成. 因此, 要提高马氏体高强钢的耐磨性, 除了硬度要求外, 还需要考虑其亚表面韧性. 相似文献