检索结果-南通市图书馆

基于状态转移抽样和BPNN的半潜式平台电站与传动系统可靠性分析

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系统工程理论与实践 2021年第12期41卷 3393-3400页

作者：罗小芳白旭汤荣铿江苏科技大学经济管理学院镇江212003 江苏科技大学船舶与海洋工程学院镇江212003

电站与传动系统是半潜式平台电力的重要来源和主要输送通道.由于电站与传动系统构成复杂,且故障样本少,一般可靠性评估方法无法准确分析出其系统可靠性随时间的变化情况.提出一种结合状态转移抽样与BP神经网络的时变可靠性分析模型,通... 详细信息

电站与传动系统是半潜式平台电力的重要来源和主要输送通道.由于电站与传动系统构成复杂,且故障样本少,一般可靠性评估方法无法准确分析出其系统可靠性随时间的变化情况.提出一种结合状态转移抽样与BP神经网络的时变可靠性分析模型,通过状态转移抽样为BP神经网络的时变可靠性计算提供足够的训练数据,并以BP神经网络高效的学习能力提升状态转移抽样在复杂系统可靠性分析中的计算效率和精确度.以D90半潜平台为工程背景,收集整理了电站与传动系统的故障数据,通过该模型计算了系统的三项可靠性指标,并验证了在相同抽样间隔下该模型比单一状态转移抽样法的准确性更高;定量分析了电站与传动系统可靠性的时变规律,为电站与传动系统的设计优化与维修检测提供参考依据.

关键词：可靠性分析 BP神经网络状态转移抽样电站与传动系统半潜式平台

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基于NSVM的核空间训练数据减少方法

电子科技大学学报 2013年第4期42卷 592-596页

作者：王晓刘小芳四川理工学院计算机学院四川自贡643000

针对核空间中大数据集的计算代价高问题,提出用NSVM方法减少分类器的训练数据。先用NSVM、核主成分分析(KPCA)和贪婪KPCA分别从全部训练数据中提取训练分类器的子集;再用子集训练分类器,并用训练和测试数据的错分率对分类结果进行评价... 详细信息

针对核空间中大数据集的计算代价高问题,提出用NSVM方法减少分类器的训练数据。先用NSVM、核主成分分析(KPCA)和贪婪KPCA分别从全部训练数据中提取训练分类器的子集;再用子集训练分类器,并用训练和测试数据的错分率对分类结果进行评价。在两个数据集和两种分类器中,用KPCA提取的子集训练的分类器的分类性能弱于NSVM和贪婪KPCA,但用贪婪KPCA提取的子集训练的分类器的泛化能力弱于NSVM。仿真结果表明,用NSVM方法提取的子集训练的分类器,不仅保证了分类器的泛化能力,也降低了分类算法的计算复杂度。

关键词：分类器贪婪核主成分分析核主成分分析非线性支持向量机支持向量训练数据

短毛五加总甙对血小板聚集和PGI_2/TXA_2平衡的影响(英文)

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中国药理学与毒理学杂志 1991年第2期5卷 125-129页

作者：李小芳严幼芳湖南医科大学药理教研室长沙410078

短毛五加总甙(AGVPS)是中药短毛五加(Acanthopanax gracilistylus var. pubescens)的有效成份。本文发现短毛五加总甙能抑制正常家兔由多种诱导因素所致的血小板聚集。同时,它还抑制花生四稀酸所致血小板聚集时TXA_2的产生,增加离体家... 详细信息

短毛五加总甙(AGVPS)是中药短毛五加(Acanthopanax gracilistylus var. pubescens)的有效成份。本文发现短毛五加总甙能抑制正常家兔由多种诱导因素所致的血小板聚集。同时,它还抑制花生四稀酸所致血小板聚集时TXA_2的产生,增加离体家兔胸主动脉PGI_2产生。在高脂喂养的动脉粥样硬化的家兔模型上,能提高血浆PGI_2水平。

关键词：短毛五加总甙血小板聚集药理

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铝胁迫对大豆叶片光合特性的影响

应用生态学报 2005年第1期16卷 166-170页

作者：应小芳刘鹏浙江师范大学生命与环境科学学院金华321004

以大豆浙春2号、浙春3号和9703等3个品种(系)为材料,设置不同铝处理浓度,研究了铝对大豆叶片光合作用特性的影响.结果表明,铝处理抑制了大豆叶片叶绿素的合成,降低了大豆叶片叶绿素含量(5%～35%),使a/b值下降,气孔阻力增加10%～35%,气... 详细信息

以大豆浙春2号、浙春3号和9703等3个品种(系)为材料,设置不同铝处理浓度,研究了铝对大豆叶片光合作用特性的影响.结果表明,铝处理抑制了大豆叶片叶绿素的合成,降低了大豆叶片叶绿素含量(5%～35%),使a/b值下降,气孔阻力增加10%～35%,气孔导度降低10%～40%,光合速率和蒸腾速率分别下降了5%～40%和20%～50%,水分利用率下降15%～50%.可见,铝胁迫对大豆叶片的光合作用产生了一定的抑制,且这种抑制在大豆5叶期表现较初荚期明显.此外,3个大豆品种对铝毒的反应存在一定的基因型差异.

关键词：铝胁迫大豆光合特性

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深层搅拌复合地基的极限承载力预测模型探讨

岩土力学 2004年第2期25卷 327-329页

作者：李小芳陆培毅天津大学建筑工程学院天津300072

分析了确定复合地基承载力的现况。根据收集到的复合地基承载力检测资料,用双曲线模型、指数模型、灰色模型对复合地基极限承载力进行了预测,并对模型的预测效果进行了分析对比,提出了适合天津市区复合地基的极限承载力预测模型。对预... 详细信息

分析了确定复合地基承载力的现况。根据收集到的复合地基承载力检测资料,用双曲线模型、指数模型、灰色模型对复合地基极限承载力进行了预测,并对模型的预测效果进行了分析对比,提出了适合天津市区复合地基的极限承载力预测模型。对预测值进行了修正。根据预测值建立了极限承载力和承载力特征值的关系。

关键词：复合地基极限承载力预测模型

血浆中塞利洛尔的HPLC检测方法及其在药动学中的应用

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中国药学杂志 1998年第2期33卷 98-100页

作者：段京莉黄小芳严宝霞楼雅卿北京医科大学第三医院药剂科北京医科大学药理系

目的：建立血浆中塞利洛尔浓度的高效液相色谱分析方法，并用此方法对正常人ｐｏ塞利洛尔片进行药动学研究。方法：血浆标本经碱化、乙酸乙酯和硫酸提取，以乙腈水磷酸盐缓冲液为流动相，紫外２３７ｎｍ处检测。结果：线性范围１０... 详细信息

目的：建立血浆中塞利洛尔浓度的高效液相色谱分析方法，并用此方法对正常人ｐｏ塞利洛尔片进行药动学研究。方法：血浆标本经碱化、乙酸乙酯和硫酸提取，以乙腈水磷酸盐缓冲液为流动相，紫外２３７ｎｍ处检测。结果：线性范围１０μｇ·Ｌ－１～５０００μｇ·Ｌ－１，日内ＲＳＤ为１．７０％～４．０６％，日间ＲＳＤ在１．８６％～４．０３％范围内，方法回收率在（９７．７８±２．９０）％～（１０２．００±３．１０）％范围内，最低检测浓度２μｇ·Ｌ－１。结论：此方法简便可靠，测定灵敏度高，可用于塞利洛尔临床药动学和药效学研究。

关键词：塞利洛尔高效液相色谱药物动力学血浆

国产玉叶金花属(茜草科)的三个新异名(英文)

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植物分类学报 2006年第5期44卷 608-611页

作者：邓小芳张奠湘中国科学院华南植物园

澄清了中国产玉叶金花属Mussaenda 2种1变型的分类学位置, 分别将胀管玉叶金花M. inflata Hsue & H. Wu、异形玉叶金花M. anomala Li和灵仙玉叶金花M. pubescens Ait. f. forma clematidiflora Chun ex Hsue & H. Wu作为粗毛玉叶金花M. ... 详细信息

澄清了中国产玉叶金花属Mussaenda 2种1变型的分类学位置, 分别将胀管玉叶金花M. inflata Hsue & H. Wu、异形玉叶金花M. anomala Li和灵仙玉叶金花M. pubescens Ait. f. forma clematidiflora Chun ex Hsue & H. Wu作为粗毛玉叶金花M. hirsutula Miq.、大叶白纸扇M. esquirolii Lévl.和玉叶金花M. pubescens Ait. f.的新异名处理。

关键词：玉叶金花属粗毛玉叶金花大叶白纸扇玉叶金花新异名茜草科

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高储能密度常温相变含水石蜡储能微囊制备

高校化学工程学报 2008年第1期22卷 140-146页

作者：胡小芳胡大为华南理工大学工业装备与控制工程学院广东广州510640

采用固体石蜡和液体石蜡复合的方法，制备出常温固．液相变储能石蜡，DSC法测试表明：m（N体石蜡）：m（液体石蜡）=1：2时，复配石蜡固．液相变温度34．2℃，相变潜热34．0kJ·kg^-1，满足常温固-液相变需要。采用微乳化技术，将水稳... 详细信息

采用固体石蜡和液体石蜡复合的方法，制备出常温固．液相变储能石蜡，DSC法测试表明：m（N体石蜡）：m（液体石蜡）=1：2时，复配石蜡固．液相变温度34．2℃，相变潜热34．0kJ·kg^-1，满足常温固-液相变需要。采用微乳化技术，将水稳定分散于常温固．液相变石蜡中，得到具有高储能密度的复合储能介质。通过设计采用膜乳化法制备微囊的装备，用海藻酸钠作为微囊壁材，制备得到粒度分布范围在6-26μm的球形储能微囊。储能密度测试结果表明：将水引入石蜡中后，微囊储能密度显著提高，W1／O初乳中含水10％（wt）制备的微囊较未含水微囊储能密度提高了近15倍。为相变材料的高储能密度化和微囊化，提供了新的途径和制备方法。

关键词：常温相变微乳化微囊储能密度

近邻样本密度和隶属度加权FCM算法的遥感图像分类方法

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仪器仪表学报 2011年第10期32卷 2242-2247页

作者：刘小芳何彬彬四川理工学院计算机学院自贡643000 电子科技大学地表空间信息技术研究所成都611731

针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法... 详细信息

针对FCM算法具有对数据集进行等划分趋势的缺陷,利用样本本身的近邻分布特性,提出近邻样本密度加权FCM(NSD-WFCM)、近邻样本隶属度加权FCM(NSM-WFCM)以及近邻样本密度和隶属度加权FCM(NSDM-WFCM)算法,并应用于遥感图像分类。对比FCM算法,NSD-WFCM、NSM-WFCM和NSDM-WFCM算法的总体分类精度和Kappa系数分别提高了5.67%、7.50%和11.17%;8.50%、11.25%和16.75%。实验结果表明:这些加权方法都在一定程度上克服了FCM算法的缺陷,提高了遥感图像的无监督分类能力,其中,NSM-WFCM算法的分类性能优于NSD-WFCM算法的分类性能,NSDM-WFCM算法分类性能最好。

关键词：遥感图像分类 FCM算法加权FCM算法近邻样本密度近邻样本隶属度