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四川省盐边县种子植物区系分析
被引量:
4
1
作者
丁荣
古锐
+4 位作者
王柯入
南措
周春昊
张植玮
胡定建
《西南林业大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2021年第6期86-92,共7页
通过野外调查、标本采集以及查阅文献资料,对盐边县种子植物区系进行统计分析。结果表明:盐边县野生种子植物有111科、453属、778种,其中裸子植物5科、6属、8种,被子植物106科、447属、770种。科有10个分布类型,8个变型,热带成分与温带...
通过野外调查、标本采集以及查阅文献资料,对盐边县种子植物区系进行统计分析。结果表明:盐边县野生种子植物有111科、453属、778种,其中裸子植物5科、6属、8种,被子植物106科、447属、770种。科有10个分布类型,8个变型,热带成分与温带成分比值为1.84∶1,具有明显的热带性质。属有15个分布类型,20个变型,热带成分与温带成分比值为0.96∶1,2种成分比例相当。盐边县有33种珍稀濒危保护种子植物,包括1种濒危植物、1种国家一级保护植物和31种国家二级保护植物。盐边县的种子植物丰富,分布类型跨度大,应当加强保护。
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关键词
盐边县
种子植物
植物区系
濒危保护
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职称材料
机理和数据混合驱动的RH脱碳建模方法
被引量:
2
2
作者
周春昊
何杨
+3 位作者
刘建华
杨飞
肖敏
袁静
《中国冶金》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期54-60,111,共8页
RH精炼是冶炼超低碳钢的重要工序之一,其中碳含量的控制尤为重要。为提高RH脱碳模型计算的精准度和应用的泛化性,提出一种机理和数据混合驱动的RH脱碳模型构建方法。首先,为更贴近实际生产过程的吹氧操作,采用即时学习算法预测RH脱碳过...
RH精炼是冶炼超低碳钢的重要工序之一,其中碳含量的控制尤为重要。为提高RH脱碳模型计算的精准度和应用的泛化性,提出一种机理和数据混合驱动的RH脱碳模型构建方法。首先,为更贴近实际生产过程的吹氧操作,采用即时学习算法预测RH脱碳过程的吹氧量;然后,针对脱碳方程中不同地点的脱碳量引入权值参数,结合历史数据通过即时学习算法确定参数值;最后,将权值参数代入脱碳机理模型,实现机理和数据混合驱动的碳含量预测。相较于传统机理模型,机理和数据混合驱动的RH脱碳模型具有更高的预测精度,吹氧量预测误差在±10 m^(3)以内的命中率为89%;碳质量分数预测误差在±5×10^(-6)以内的命中率为100%,误差在±3×10^(-6)以内的命中率为78%,模型可为现场操作人员提供参考。
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关键词
RH
脱碳
吹氧量
混合模型
即时学习
原文传递
题名
四川省盐边县种子植物区系分析
被引量:
4
1
作者
丁荣
古锐
王柯入
南措
周春昊
张植玮
胡定建
机构
成都中医药大学药学院
成都中医药大学民族医药学院
重庆市中药研究院
盐边县渔门镇中医院
出处
《西南林业大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2021年第6期86-92,共7页
基金
国家自然科学基金项目(83571699)资助
全国第4次中药资源普查2017年度外业调查研究(2017PC009)资助。
文摘
通过野外调查、标本采集以及查阅文献资料,对盐边县种子植物区系进行统计分析。结果表明:盐边县野生种子植物有111科、453属、778种,其中裸子植物5科、6属、8种,被子植物106科、447属、770种。科有10个分布类型,8个变型,热带成分与温带成分比值为1.84∶1,具有明显的热带性质。属有15个分布类型,20个变型,热带成分与温带成分比值为0.96∶1,2种成分比例相当。盐边县有33种珍稀濒危保护种子植物,包括1种濒危植物、1种国家一级保护植物和31种国家二级保护植物。盐边县的种子植物丰富,分布类型跨度大,应当加强保护。
关键词
盐边县
种子植物
植物区系
濒危保护
Keywords
Yanbian County
seed plant
flora
rare and protected
分类号
Q948 [生物学—植物学]
下载PDF
职称材料
题名
机理和数据混合驱动的RH脱碳建模方法
被引量:
2
2
作者
周春昊
何杨
刘建华
杨飞
肖敏
袁静
机构
北京科技大学高效轧制与智能制造国家工程研究中心
北京科技大学机械工程学院
新余钢铁集团有限公司
出处
《中国冶金》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期54-60,111,共8页
基金
国家重点研发计划政府间国际科技创新合作项目(2021YFE0113200)。
文摘
RH精炼是冶炼超低碳钢的重要工序之一,其中碳含量的控制尤为重要。为提高RH脱碳模型计算的精准度和应用的泛化性,提出一种机理和数据混合驱动的RH脱碳模型构建方法。首先,为更贴近实际生产过程的吹氧操作,采用即时学习算法预测RH脱碳过程的吹氧量;然后,针对脱碳方程中不同地点的脱碳量引入权值参数,结合历史数据通过即时学习算法确定参数值;最后,将权值参数代入脱碳机理模型,实现机理和数据混合驱动的碳含量预测。相较于传统机理模型,机理和数据混合驱动的RH脱碳模型具有更高的预测精度,吹氧量预测误差在±10 m^(3)以内的命中率为89%;碳质量分数预测误差在±5×10^(-6)以内的命中率为100%,误差在±3×10^(-6)以内的命中率为78%,模型可为现场操作人员提供参考。
关键词
RH
脱碳
吹氧量
混合模型
即时学习
Keywords
RH
decarbonization
oxygen blowing
hybrid model
just-in-time learning
分类号
TF769 [冶金工程—钢铁冶金]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
四川省盐边县种子植物区系分析
丁荣
古锐
王柯入
南措
周春昊
张植玮
胡定建
《西南林业大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
2
机理和数据混合驱动的RH脱碳建模方法
周春昊
何杨
刘建华
杨飞
肖敏
袁静
《中国冶金》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
原文传递
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引证文献
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