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基于异常负荷回归学习算法的电力物联网安全强化验证建模分析 被引量:1
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作者 姚海燕 向新宇 +2 位作者 於志渊 杜忠 屠永伟 《微型电脑应用》 2023年第2期176-178,共3页
传统电力物联网安全强化验证方法误差较大,因此,提出基于异常负荷回归学习算法的电力物联网安全强化验证建模分析方法。优化异常负荷的回归学习算法,求解回归学习算法函数。确定参数后建立异常负荷信道检测模型,通过模型辨识和修正异常... 传统电力物联网安全强化验证方法误差较大,因此,提出基于异常负荷回归学习算法的电力物联网安全强化验证建模分析方法。优化异常负荷的回归学习算法,求解回归学习算法函数。确定参数后建立异常负荷信道检测模型,通过模型辨识和修正异常负荷,完成电力物联网安全强化验证建模分析。实验结果表明,所提方法的平均相对误差与负荷预测精度指标优于传统方法。 展开更多
关键词 异常负荷 回归学习算法 电力物联网 安全强化验证
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浅谈汽车电动尾门强化验证与常发问题
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作者 周东坡 胡刚 +2 位作者 裴艳景 李康康 郭会英 《汽车世界》 2019年第13期21-21,共1页
电动尾门在汽车上已开始广泛应用,客户在使用满意度提升的同时,也发现了各种各样的问题。针对顾客遇到的常发问题,在产品试制过程中制造工厂模拟客户使用方法开展强化验证,做到问题的提前识别和规避。本文主要叙述电动尾门基本工作原理... 电动尾门在汽车上已开始广泛应用,客户在使用满意度提升的同时,也发现了各种各样的问题。针对顾客遇到的常发问题,在产品试制过程中制造工厂模拟客户使用方法开展强化验证,做到问题的提前识别和规避。本文主要叙述电动尾门基本工作原理、电动尾门常发问题及电动尾门相关验证方法。 展开更多
关键词 电动尾门 常发问题 强化验证
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Quadratic investigation of geochemical distribution by backward elimination approach at Glojeh epithermal Au(Ag)-polymetallic mineralization, NW Iran
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作者 Darabi-Golestan Farshad Hezarkhani Ardeshir 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第2期342-356,共15页
The correspondence analysis will describe elemental association accompanying an indicator samples.This analysis indicates strong mineralization of Ag,As,Pb,Te,Mo,Au,Zn and to a lesser extent S,W,Cu at Glojeh polymetal... The correspondence analysis will describe elemental association accompanying an indicator samples.This analysis indicates strong mineralization of Ag,As,Pb,Te,Mo,Au,Zn and to a lesser extent S,W,Cu at Glojeh polymetallic mineralization,NW Iran.This work proposes a backward elimination approach(BEA)that quantitatively predicts the Au concentration from main effects(X),quadratic terms(X2)and the first order interaction(Xi×Xj)of Ag,Cu,Pb,and Zn by initialization,order reduction and validation of model.BEA is done based on the quadratic model(QM),and it was eliminated to reduced quadratic model(RQM)by removing insignificant predictors.During the QM optimization process,overall convergence trend of R2,R2(adj)and R2(pred)is obvious,corresponding to increase in the R2(pred)and decrease of R2.The RQM consisted of(threshold value,Cu,Ag×Cu,Pb×Zn,and Ag2-Pb2)and(Pb,Ag×Cu,Ag×Pb,Cu×Zn,Pb×Zn,and Ag2)as main predictors of optimized model according to288and679litho-samples in trenches and boreholes,respectively.Due to the strong genetic effects with Au mineralization,Pb,Ag2,and Ag×Pb are important predictors in boreholes RQM,while the threshold value is known as an important predictor in the trenches model.The RQMs R2(pred)equal74.90%and60.62%which are verified by R2equal to73.9%and60.9%in the trenches and boreholes validation group,respectively. 展开更多
关键词 correspondence analysis first order interaction reduced quadratic model (RQM) optimized model order reduction and validation strong genetic effects
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思源科技:以点工具布局全球市场
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作者 郭晶 《电子设计技术 EDN CHINA》 2009年第7期63-63,共1页
通过完成一系列并购,思源科技(Springsoft)在短短一年中一跃成为亚洲最大的EDA设计公司,形成全球化策略布局。2008年开始,SpringSoft陆续完成购入美国Novas公司、发展硬件辅助验证技术的Fortelink、
关键词 验证强化 制程设计套件 定制IC设计
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