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; 实验结果与分析 2.1 微生物鉴定结果 由菌落微生物提取的总DNA在凝胶成像系统下拍照结果可知:各菌落均得到1条较为清晰的电泳条带,说明其基因组DNA提取有效.对以上DNA进行PCR扩增,结果如图2所示.与Marker比较可知,扩增后各菌落微生物的基因片段约为1 400 bp. 利用菌落的DNA序列采用BLAST进行同源性序列对比:图中S1408菌属于假单胞菌属,与假单胞菌......
to back analyzing parameters of rockfill[J]. Rock and Soil Mechanics, 2005, 26(2): 182-186. [4] 罗先启, 詹振彪, 葛修润, 等. BP网络与遗传算法在水布垭工程中的应用[J]. 岩石力学与工程学报, 2002, 21(7): 963-967. LUO Xianqi, ZHAN Zhenbiao, GE......
propagation,BP),模拟退火(simulated annealing,SA),基于Graph Cuts的alpha-expansion[15]等方法来实现.其中,ICM方法是一种易于操作的方法,具有较高的鲁棒性与可扩展性,本文采用ICM方法寻求能量函数的最优解. 本文的Gaussian-MRF模型力求在保持主要细节信息的同时,尽量对局部进行平滑,而Huber-MRF模型则是为了在平滑暗......
]分析了掘进爆破扰动应力传播规律及其对邻近巷道和硐室围岩稳定性的影响;宋波等[9]分析了爆破作用对地下金属矿围岩稳定性的影响,研究了爆破前后巷道的位移,应力,加速度和速度变化规律;刘博等[10]采用拟牛顿法的改进BP神经网络(QN-BP)模型对爆破振动峰值速度进行预测;YILMAZ等[11]借助FLAC3D模拟研究了不同爆破和工况条件下的围岩动力响应规律;YUGO等[12]将震动监测数据添加到既有的... 佳. 基于拟牛顿法的QN-BP预测爆破振动峰值速度[J]. 中国有色金属学报, 2013, 23(5): 1427-1433. LIU Bo, SHI Xiu-zhi, HUANG Xuan-dong, WU Yong-meng, HUANG Dan, LUO Jia. Prediction of blasting-vibration-peak- speed by QN-BP based......
IMFs are extracted as the eigenvector to construct the matter-element of bearing operating state. Fig. 1 Flowchart of evaluation process for BP Fig. 2 Bearing test rig Fig. 3 Original vibration......
. Prediction of the adiabatic film cooling effectiveness influenced by multi-parameters based on BP neural network [J]. Journal of Engineering Thermophysics, 2011, 32(7): 1127-1132. (in Chinese) (Edited......
system based on BP neural network[C]// Asia Simulation Conference-7th International Conference on System Simulation and Scientific Computing. Beijing, China: IEEE, 2008: 1358-1363. [16] 李奔, 王德军. 基于无速度传感......
powders containing nano-sized WC were used as feedstock (marked as MP, BP and NP, respectively) in the present work, and were manufactured by an agglomeration-sintering method. In the multi......
互补发电系统的协调控制.监督层首要的控制目标是各个子系统相互协调配合,共同满足负载需求;其次,维持蓄电池的状态,防止其被过度充放电,从而延长电池的使用寿命.PRAKASH等[14]给出了各个子系统的负荷分配方案,但未对各个子系统的给定功率进行优化协调配置.JIA等[15]提出了风光互补发电系统的分布式模型预测控制算法,采用BP神经网络对风光互补发电系统的非线性模型进行线性化,根据线性化模型来设计分......
型(单隐层BP网络)训练时间较长,为节省时间,采用1次10折交叉验证(ANN模型运行200次需耗时47 h);FDA,DDA,BDA,MLR和CART无需初始参数,而GPC可进行超参数自适应获取.模型训练完毕后,用测试样本进行检验,获得测试样本预测准确率.上述过程重复200次,求取平均预测准确率,以保证结果的可靠性和代表性,计算流程如图4所示. 上述运算在MATLAB环境中完成,FDA,DDA和......