催化剂

ACPSO-SVR结合的非线性建模预测算法

提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。

标签： ACPSO-SVR 非线性建模预测算法

上传时间： 2013-10-23

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AMD发布了最新的催化剂14.12正式版，这是继14.9之后的又一个正式版本，同时还有一个别名“Omega”，因为它是一个增强AMD GPU/GPU的特殊版本，包含20多项新功能、性能增强、大量的Bug修正，是A饭绝对不容错过的。新驱动版本号14.501.1003，操作系统支持Windows 7 SP1/8.1、Linux 32/64-bit，硬件支持Radeon HD 5000/5000M以来的所有显卡和APU，但是注意在APU上不支持32位Windows系统。

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上传时间： 2015-07-02

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吉时利低电平测量手册中文版

电子测量技术是现代信息技术的基础。在信息产业链中，测量技术、通信技术和计算机技术分别完成了信息的采集、传输和处理，使其在推动国民经济高速增长，促进传统工业现代化的过程中起到了决定性的作用。因此我们将电子测量技术与仪器称为其他关联产业发展的催化剂、倍增器和战斗力。电流、电压和电阻是国际量值体系(S1)中的三个重要参量单位，其与人类科学技术的发展密不可分，同时也是电子测量技术和仪器的基本研究对象。当电流、电压信号的量值小到一定程度，比如纳伏、皮安时，对它们的准确测量就变得非常的复杂困难。然而科学技术的进步又要求必须对这种微弱的信号进行精确的捕捉和测量，例如航空航天测控、半导体集成电路的测试、新型材料的研究、以及生命科学发展所需的分析测试等等。为此一代又一代的科学家和工程技术人员在茫茫噪声的大海中探索、搜寻，目的就是使仪器可测量的灵敏度越来越高，对被检测信号的分辨能力越来越强，以至于逼进其物理极限值。众所周知，美国Keithley公司在微弱信号测量领域堪称一绝，具有数十年来积累下的深厚理论功底和丰富实践经验，其不仅制造出了全系列的高技术产品，而且为业内人士贡献了“低电平测量手册”一书。该手册自1972年面世，至今已出到了第六版。该手册避免了繁杂的数学推导，完全从测试中的实际问题出发，深入浅出地让读者了解到如何正确地进行低电平测量，以达到对微弱电信号进行捕获和定量分析的目的。手册中不仅有比较严谨的测量术语的定义，还有具体的消除或避免测量误差的方法与应用实例，可以让读者一目了然，非常实用；

标签： 低电平测量

上传时间： 2022-06-10

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