排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 531 毫秒
1
1.
将CR2032型锂离子电池的制作及电化学性能测试实验设计为大学化学本科生的综合实验并将其应用于本科教学中,建立起基于锂离子电池用正极材料的合成、表征、电极制备及电池组装和性能测试的综合性开放实验。实验以无机材料制备为实验基础,以电化学原理为理论基础,通过文献查阅、确立合成路线、材料制备及表征、锂离子电池制作与测试等多项综合实验内容,使学生了解目前常见的正极材料种类、合成方法、电池的基本结构以及电池性能的测试方法。在教学过程中以学生主动探索为主体,培养学生的科学探究素养,锻炼学生查阅文献、自主设计实验和合作开发的能力。 相似文献
2.
基于时间段的时序规则发现 总被引:1,自引:0,他引:1
时序规则挖掘用以挖掘数据库中与时间相关的规则及模式.现今大部分时序数据挖掘均是针对基于时间点的,基于时间段的挖掘相对较少.在此提出一个新的基于时间段的时序规则挖掘算法,通过挖掘频繁闭模式集取代完整频繁模式集,减少了挖掘时间,算法效率很高. 相似文献
3.
4.
Menger PN空间中的固有值与固有元 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了Menger PN空间中固有值和固有元的新概念,研究了M—PN空间中的固有值与固有元的若干问题,得到了几个重要的结论. 相似文献
5.
Z-P-S空间中的若干概率分析问题 总被引:1,自引:1,他引:1
基于Menger概率线性赋范空间,提出了Z-P-S空间这一新概念,研究了Z-P-S空间(E,F,△)中算子A的固有值与固有元问题,建立了紧连续算子A具有大于1的固有值λ且在■D上存在对应于λ的固有元的四个充分条件. 相似文献
6.
7.
InClosPan:大型数据库中闭序列模式的增量挖掘 总被引:1,自引:0,他引:1
许多现实数据库都以增量形式增长,不希望在每次更新了数据库之后,又重新挖掘完整数据库,增量算法成为必需.研究了当初始数据库中增加了新的事务或增加了新的顾客时,增量挖掘闭序列模式的问题.给出了一个新的频繁闭序列模式增量挖掘算法InClosPan,该算法利用已得到的结果进行增量挖掘,减少了重新挖掘数据库的费用. 相似文献
8.
针对热连轧带钢生产过程中钢材内部一系列复杂的相变与物理变化以及涉及到的海量数据,可利用数据挖掘基本方法建立模型,提取规则,实现热连轧带钢生产的性能预测与评价功能。本文使用径向基函数神经网络建立模型,实现热轧产品性能预测。径向基函数神经网络在逼近能力、学习速度等方面都优于传统BP神经网络,本文将根据二者网络结构说明径向基函数神经网络的优越性。 相似文献
1