检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

蛋泡糊的形成及影响因素

食品科学 1997年第2期18卷 57-59页

作者：毛羽扬扬州大学商学院烹饪系 225001

阐述菜肴制作中蛋泡糊的形成机理，并对影响蛋泡糊质量的因素，分别从鸡蛋的新鲜程度、油脂、器具的种类、糖这4个方面进行了讨论。

关键词：蛋清蛋白质起泡表面张力蛋泡糊烹饪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

文化研究在美国

福建论坛（人文社会科学版） 2015年第4期 53-54页

作者：陆扬复旦大学中文系

美学和文化研究的是是非非,其中很大一块内容也涉及到文学研究和文化研究之间的纷争。我们可以来看文化研究在美国经历的相关叙述。文化研究的美国之旅很大程度上被认为是一个去政治化、去理论化的过程,而同传媒文本和大众文化受众研究... 详细信息

美学和文化研究的是是非非,其中很大一块内容也涉及到文学研究和文化研究之间的纷争。我们可以来看文化研究在美国经历的相关叙述。文化研究的美国之旅很大程度上被认为是一个去政治化、去理论化的过程,而同传媒文本和大众文化受众研究更紧密地结合起来。

关键词：格罗斯受众研究去政治化领军内尔森英语系审美主义历史感当代文论审美价值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

石化园区厂际提纯回用氢气系统优化

化工学报 2014年第12期65卷 4914-4920页

作者：邓春周业扬陈杰冯霄中国石油大学北京化学工程学院、重质油国家重点实验室北京102249 中国石油克拉玛依石化公司新疆克拉玛依834003 中国石油大学北京新能源研究院北京102249

石化园区化肥厂、乙烯厂等富氢气体送往炼油厂,能够缓解炼油厂的氢气亏缺,因而石化园区厂际氢气系统优化具有重要的意义。本文构建了石化园区厂际提纯回用氢气系统超结构模型,以年度化总费用为目标函数,建立优化的数学模型,使用商业优... 详细信息

石化园区化肥厂、乙烯厂等富氢气体送往炼油厂,能够缓解炼油厂的氢气亏缺,因而石化园区厂际氢气系统优化具有重要的意义。本文构建了石化园区厂际提纯回用氢气系统超结构模型,以年度化总费用为目标函数,建立优化的数学模型,使用商业优化软件GAMS平台建模,用DICOPT作为求解器。对某石化园区的氢气系统进行了优化,结果表明,总的年度化费用比现行的系统降低了33.1%。

关键词：过程系统厂际氢气系统集成优化超结构数学规划法提纯回用

基于SVR-IPSO的高危行业企业安全投入优化模型及其改进——以煤炭生产企业为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工业技术经济 2016年第12期35卷 123-129页

作者：王金凤陈赞翟雪琪冯立杰郑州大学郑州450001 河南省煤层气开发利用有限公司郑州450016

传统的安全投入模型对解决高危行业领域中模糊复杂的安全投入问题具有一定局限性,尤其当建立目标函数时,采用隐含线性关系假设的函数进行拟合会影响模型的推广能力。基于此,本文首先采用支持向量回归机(SVR)建立事故损失模型,与传统C-D... 详细信息

传统的安全投入模型对解决高危行业领域中模糊复杂的安全投入问题具有一定局限性,尤其当建立目标函数时,采用隐含线性关系假设的函数进行拟合会影响模型的推广能力。基于此,本文首先采用支持向量回归机(SVR)建立事故损失模型,与传统C-D函数拟合结果相比,该模型具有更好的预测能力;然后,以实际安全投入要求为约束,以安全总成本最小化为原则建立企业安全投入优化模型;最后,采用基于捕食搜索策略的粒子群算法对模型进行求解,同时,为保证全局收敛性,引入自适应控制策略对算法进行了改进。结果表明:该模型能够更加准确地描述安全投入与安全成本间的非线性作用关系,并通过粒子群寻优得到具备可行性的全局最优解,为高危行业企业安全投入结构优化提供新的决策思路。

关键词：安全高危行业 SVR 捕食搜索算法自适应控制

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2022年第3期53卷 197-205页

作者：徐志扬陈巧陈永富中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局华东调查规划院杭州310019 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入Re... 详细信息

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积神经网络,使用ImageNet大型数据集进行模型预训练,加载预训练参数进行模型初始化并利用制作的单木树冠影像数据集训练出5个不同的分类模型;最后通过相对多数投票法建立集成模型。实验结果表明,单木探测总体精度达到83.80%,集成学习的训练精度、验证精度、独立测试精度分别达到了99.15%、98.34%和90.15%,较ResNet50网络提高了4.23、3.04、9.09个百分点,独立测试精度较随机森林分类最优结果高32.31个百分点。激光雷达单木分割辅助条件下利用卷积神经网络和集成学习策略能够充分提取无人机图像特征用于树种识别。

关键词：树种识别无人机影像无人机激光雷达卷积神经网络集成学习