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81.
82.
新冠肺炎疫情对广州港的货运发展产生了一定程度的影响,但目前仍然缺少相关的定量研究.基于灰色预测模型,利用港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱吞吐量三个货运指标,在新冠肺炎疫情没发生的这一假设下,推测2020年1-8月广州港的各货运发展指标值.基于预测值与实际值的比较,定量研究广州港的货运发展受新冠肺炎的影响值,反映新... 相似文献
83.
SHI Yuan-Mei PING Jia-Lun 《理论物理通讯》2005,44(9)
The vector susceptibility is investigated numerically in the Dyson-Schwinger approach. The results agree with those obtained analytically previously by using a simple gluon propagator. 相似文献
84.
85.
针对在高温燃烧环境中的颗粒辐射传热问题,基于普朗克辐射定律,提出了用于高温颗粒辐射传热参数在线测量的辐射光谱法,根据高温颗粒可见波段辐射光谱随波长变化情况,通过参数拟合方法直接获得颗粒温度及辐射强度等辐射传热参数。为验证该方法测量准确性,搭建了高温黑体炉辐射测量系统,实验测量结果显示:温度测量值与设定温度相对偏差小于3%;辐射强度测量值与理论计算值相对偏差小于5%。以此为基础,设计了应用于高温燃烧环境下的颗粒辐射传热参数测量的水冷结构探针,并利用该探针开展了高温燃烧环境气固两相流200~1 100 nm波段辐射光谱测量,基于上述方法,直接获得了高温颗粒温度、辐射强度等辐射传热参数沿截面分布情况,有效剥离了高温气体对流传热的影响,为高温颗粒辐射传热研究提供数据支撑。 相似文献
86.
SUN Ya-Guang RONG Shu-Ting WU Yong-Li YU Wan WANG Chuan-Sheng ZHANO Wan-Zhong GAO En-Jun 《结构化学》2009,28(9)
The 1-D chain coordination complex of {[Mn2(HCAM)3(H2bipy)]·5H2O}n(H3CAM=4-hydroxypyridine-2,6-dicarboxylic acid,bipy=4,4′-bipyridine) has been synthesized by the reaction of 4-hydroxypyridine-2,6-dicarboxylic acid,4,4′-bipyridine and manganese carbonate under hydrothermal conditions,and its crystal structure was determined by X-ray diffraction method.The crystal belongs to the monoclinic system,space group P21/n with a=10.110(2),b=20.159(4),c=17.861(4) ,β=99.67(3)°,V=3.5884(12) nm3,Mr=901.47,Z=4,Dc=1.669 g·cm-3,μ=0.798 mm-1,F(000)=1840,the final R=0.0713 and wR=0.1853.The complex forms a 1-D chain bridged by HCAM,protonated 4,4-bipyridines link the 1-D chains to construct 2-D networks via N-H…O hydrogen bonds,and networks are further extended via π-π stacking and hydrogen bonds into 3-D supramolecular framework. 相似文献
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多类分类问题是数据挖掘和机器学习领域中一个重要且正在进行研究的课题.最近对该问题提出了-种具有新型结构的K-SVCR方法.与其他方法相比较,此方法最大的优点在于在训练的过程中,能够利用训练数据的所有信息.然而,它又和"一对一"方法一样,对某-个K类分类问题,需要求解K(K-1)/2个二次规划问题,才能把一个模式指派到-个适当的类别中.因此建立一个快速有效的训练算法是非常重要的.在本文中,我们首先在K-SVCR方法的基础上提出了新的模型,然后把新模型转化成-个互补问题,并利用Lagrangian隐函数进-步转化成-个强凸的无约束优化问题.并且为它建立了一个快速地Newton箅法.该算法具有全局收敛和有限步终止的性质.同时通过Sherman-Morrison-Woodbury等式,将算法中需要处理的$l\timesl$矩阵(其中是模式的总量)转变成$(n+1)\times(n+1)$的矩阵(其中n是模式的维数).对于很多多类分类问题,n远远小于1,这也说明可以有效地实现该算法.初步的实验结果表明该算法在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现. 相似文献
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