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21.
The method of demodulation with two parallel matched fiber Bragg gratings( FBGs)system is introduced to enlarge the range of strain that can be detected by the FBG sensor system. 相似文献
22.
The spin coating method was used to assemble polymer (Poly (2,5-dibutoxy-1,4-phenylenevinylene)) (DBO-PPV) into the pores of porous alumina which was prepared by anodization. Four peaks in the photoluminescence (PL) spectra of the composite, with contributions from the DBO-PPV and porous alumina, were found. It was also found that the light emitting from the porous alumina could excite the photoluminescence of DBO-PPV. The nanometer effect of the porous alumina can lead to a blue shift of 90 nm of the PL peaks of DBO-PPV. 相似文献
23.
基于离差最大化原理的灰色综合评判方法及其应用 总被引:9,自引:0,他引:9
在灰色综合隶属度评价方法基础上,按照离差最大化原理,提出了一种品种区域试验的新的确定权重的方法.应用这种方法,对2002-2003年度国家黄淮南片小麦冬水组区域试验进行了分析.结果表明,这种分析方法克服了通常专家调查法和层次分析法主观随意性强的缺点,因而其分析结果更加客观、可靠.大面积生产实践也表明该方法具有一定可行性和有效性. 相似文献
24.
基于完全信息博弈理论,阐述了寡头垄断市场的排污收费古诺模型.建立了具有政府宏观调控机制的博弈模型,并对调控效果进行了分析. 相似文献
25.
This work reports a new synthetic approach for single‐phase TiO2 nanomaterials by solvothermal treatment of titanium tetrachloride in acetone at 80–110 °C. Small, uniform, and yet size‐tunable (5–10 nm) anatase titania nanocrystallites were obtained using a low concentration of TiCl4 in acetone (i.e., at molar ratios of TiCl4/acetone ≤ 1:15) in the temperature range of 80–110 °C, while rutile nanofibers were synthesized using a high concentration of TiCl4 (e.g., TiCl4/acetone = 1:10) at 110 °C. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
26.
In this note we study constant mean curvature surfaces in asymptotically flat 3-manifolds. We prove that, outside a given compact subset in an asymptotically flat 3-manifold with positive mass, stable spheres of given constant mean curvature are unique. Therefore we are able to conclude that the foliation of stable spheres of constant mean curvature in an asymptotically flat 3-manifold with positive mass outside a given compact subset is unique.
27.
28.
The feature selection consists of obtaining a subset of these features to optimally realize the task without the irrelevant
ones. Since it can provide faster and cost-effective learning machines and also improve the prediction performance of the
predictors, it is a crucial step in machine learning. The feature selection methods using support machines have obtained satisfactory
results, but the noises and outliers often reduce the performance. In this paper, we propose a feature selection approach
using fuzzy support vector machines and compare it with the previous work, the results of experiments on the UCI data sets
show that feature selection using fuzzy SVM obtains better results than using SVM. 相似文献
30.