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51.
从非线性自回归模型Xt+1=-αXtλ+1+βXt+γ出发,通过变量替换Xt=aYt,推出三参数混沌动力学系统模型Yt+1=kYt(1-Ytλ)+c;采用线性回归与非线性回归相结合的改进的混合法,对模型参数作了估计;实际研究表明,该模型可以用于对国内生产总值GDP增长的研究. 相似文献
52.
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
53.
54.
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
55.
有限混合Gamma分布的拓扑稠密性证明 总被引:2,自引:0,他引:2
首先给出了有限混合Erlang分布在正实数轴上所有概率分布中稠密的理论证明,进而给出了混合Gamma分布具有稠密性的结论,说明有限混合Gamma分布具有广泛的适用性,可以用来刻画正实数轴上的任意随机变量. 相似文献
56.
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
57.
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.
58.
59.
60.
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