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991.
α-卤代共轭烯酮是有机合成中的一个重要砌块.从机理上划分,有两类基本反应可用于制备α-卤代共轭烯酮:一类经过Baylis-Hillman类型的Michael加成/α-卤代/β-消除过程;另一类则通过溴单质的亲电加成及随后的溴化氢消除来实现.前一种方法依赖于是否容易形成Baylis-Hillman类型的暂时烯醇负离子,而烯酮β-位置的取代基会阻碍亲核试剂的共轭加成从而抑制上述暂时的烯醇负离子的形成.后一种方法得益于溴单质的强亲电性,可以用于位阻较大的底物,但副反应如非选择性的过度溴代使得该方法的收率不高,在较大量制备中收率的重现性很差.本工作报道了一种以三溴化氢吡啶复合物为溴化试剂的制备α-溴代-β-取代烯酮的方法.该反应适用于较大量制备,所用试剂具有较低腐蚀性和毒性. 相似文献
992.
993.
994.
995.
作业调度是一种云计算核心技术,为了获得更优的云计算作业调度方案,提出一种文化框架下多群智能优化算法的云作业调度方法。首先构建云作业调度问题的数学模型,然后借助文化算法模型,粒子群算法组成信仰空间,人工鱼群算法组成群体空间,两者之间并行演化,相互促进,对云计算作业调度数学模型进行求解,最后通过仿真实验测试算法的性能。结果表明,本文加快了算法的收敛速度,获得了更优的云计算作业调度方案,大幅度缩短少云计算作业完成时间,具有一定的实用价值。 相似文献
996.
为了降低传感器网络数据流汇聚时的能源消耗,提出了一种基于回归的能源有效数据流汇聚算法。首先,将传感器节点分为活跃节点和能源有效节点。然后,以活跃节点为中心点将所有节点进行聚类,并应用回归方法通过活跃节点的数据流对能源有效节点的数据进行预测。接下来,通过节点预测值的累积误差不断修正活跃节点集。最后,应用活跃节点的数据流信息对能源有效节点的数据进行预测。实验表明,本文提出的算法与其它相关算法相比具有更好的预测准确性。 相似文献
997.
998.
为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理. 相似文献
999.
1000.
本文研究了可加稳定过程的自相交局部时的问题.利用Borel–Canteil引理等方法,得到可加稳定过程的自相交局部时的Hlder上界,推广了文献[5]中的结果. 相似文献