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3104铝合金流变应力行为
黄光杰,
重庆大学学报 , 2007, DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2007.01.017
Abstract: 根据3104铝合金在加工过程中所要求的不同变形条件,设计了不同的变形温度、应变速率,进行热轧过程的模拟实验,分析了合金变形时变形抗力、流变应力与应变速率、变形温度之间的关系.通过对实验数据的数理统计分析,结果表明,该合金流变应力对应变速率和变形温度敏感,应变速率和变形温度是3104铝合金变形工艺控制的主要因素.
掺杂正八面体agbr乳剂介电频谱的研究——i-离子的影响

物理化学学报 , 1987,
Abstract:
prolog实现技术中的原型共享思想
王健?,
软件学报 , 1995,
Abstract: 本文介绍了goam──一个新的prolog语言抽象机器中的原型共享思想.采用原型共享技术可以明显地降低prolog程序运行时的空间消耗量,在一定程度上解决了prolog语言特有的难题──“栈溢出”问题.
java虚拟机用户级多线程的设计与实现
丁宇新?,
软件学报 , 2000,
Abstract: 详细介绍了国产开放系统平台java虚拟机多线程的设计与实现.在线程调度上,采用带有独立队列的静态级别轮巡调度,较好地解决了独立循环线程的调度问题.对于线程的同步,采用了哈希混合锁的设计方案.实验结果证明,该锁具有空间小、执行效率高等特点.
“96·8”特大暴雨和中尺度系统发展结构的非静力数值模拟
冯伍,麟生?,
气象学报 , 2001, DOI: 10.11676/qxxb2001.031
Abstract: 1996年8月3~5日(“96·8”),中国河南、山西、河北等省发生了一次特大暴雨过程,造成了严重洪涝灾害。文中的天气分析指出,稳定的大型鞍形场和北移台风(登陆后减弱为低压)与其东侧副热带高压的相互作用是“96·8”特大暴雨发生的大、中尺度环流条件;而中尺度低压及其特有的动力热力结构与该暴雨过程直接相关。对该过程采用非静力中尺度数值模式(mm5)进行了数值模拟研究。模拟结果分析发现,非静力(mm5)的全物理过程模拟基本上可再现大尺度和中-α尺度天气系统的发生、发展和演变。采用二重网格双向嵌套技术的细网格模拟结果揭示,低压的动力场和热力场之间具有一种强耦合机制,即发展的低压具有气旋性涡柱的暖心高湿结构,在涡柱低空是湿对流不稳定和负湿位涡结构;强垂直上升运动与高空强辐散和低空强辐合以及对流云团的发展互耦;与低压相伴的强南风急流不仅是低压和对流云团发展与维持的互伴互耦条件,而且也是“96·8”特大暴雨的水汽源和热能输送带。降水模拟结果分析表明,尽管某些降水中心对粗网格偏小,对细网格偏大,但雨带和雨强分布与观测结果基本一致。
104型电子计算机上的晶体结构分析标准程序系统——Ⅲ.最小二乘法修正结构参数
王廷俊,
物理学报 , 1965,
Abstract: 本程序是晶体结构分析标准程序系统的组成部分,它适用于三斜、单斜、正交三种晶系的全部空间羣(Fdd2及Fddd除外),对于不同类型温度因子参数的修正以及坐标参数的选择修正,该程序均能进行。程序中引进了减幅因子nx,nb和作为修正参数的比例因子K,在运算过程中,可随时印刷附指标的Fc值,除w=1外的权函数程序由使用者编制,修正方式的更换本程序也能胜任。
西北干旱区石羊河流域表土花粉分析
,陈发
中国沙漠 , 2010,
Abstract: 干旱区石羊河流域不同植被带55个表土样的花粉分析结果显示,本流域表土花粉组合可以分为两部分,第一部分是荒漠草原带以上的山地植被花粉组合,其特征是云杉花粉占绝对优势,除森林带以外,基本不反映当地植被;第二部分是荒漠带以下的表土花粉组合,主要以灌木和草本植物花粉占优势,基本能反映当地的植被状况。影响石羊河流域表土花粉组合的主要因素是风力。主要科属花粉的浓度与植被状况对应良好,峰值区基本都位于其母体植物占优势的植被带中,但花粉百分含量受研究区气候、植被分布等因素影响,与现代植被的对应关系稍差。大部分灌木和草本花粉的含量变化基本能反映植被,但乔木花粉含量不能正确反映森林分布状况。
联接机制与符号机制相结合的机器学习系统:发展与展望
孟祥武,
计算机科学 , 1996,
Abstract: 机器学习是人工智能研究的一个重点,并已出现了多种学习方法,如:机械学习、归纳学习、演绎学习、类比学习、基于解释学习、遗传算法和联接学习等.
进化神经网络的编码表示机制研究
孟祥武,
计算机科学 , 1998,
Abstract: 神经网络学习包括权值学习和拓朴结构学习,目前大部分妍究集巾于权值学习,结构的选择和确定一般是靠经验和专家知识。设计一个好的神经网络招扑结构是非常困难的。一般地,学习,连同选择一个优化网络招扑结构,是一个NP宇全问题。神绎
基于径向基统计网络的数据流分析模型
,王雪松
控制与决策 , 2010,
Abstract: 在传统径向基函数网络的基础上,提出一种用于数据流分析的径向基统计网络,采用复合多维高斯函数来拟合输入空间中不同区域的概率密度.基于数理统计方法的径向基统计网络学习算法的时间和空间复杂度,均与输入变量维数和隐层节点个数的乘积成线性关系,而与数据流规模无关,能够满足数据流分析的实时性要求.仿真结果表明,径向基统计网络能够有效解决数据流的回归和分类问题.
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