对一道“k类函数”试题的解析与思考

对2024年2月江西省上饶市六校第一次联考压轴题:一道“k类函数”问题的解析与思考,溯源试题背景为高等数学中的利普希兹条件,通过例题展示利普希兹条件在高考题及模拟题中的考查、应用,以期给师生备考一些启示.

细水雾熄灭K类火灾的全尺寸模拟实验

利用ISO 9705全尺寸多功能热释放速率测试仪在开放空间研究了细水雾作用下K类火灾的发展过程,实验中对细水雾作用下食用油火的温度、热释放速率及烟气的主要特性参数变化规律进行了测量与研究,分析了预燃时间对灭火有效性的影响,系统地阐述了细水雾作用下K类火灾关键特性参数的变化规律．实验发现,细水雾可以有效地抑制K类火灾的发展,在其作用下火焰温度及热释放速率快速降低,并可以有效地冲刷烟气,降低一氧化碳及二氧化碳的浓度,提高氧气的浓度及火场能见度．同时利用稳定火源热释放速率模型计算了K类火灾发展阶段的热释放速率,与实验测量结果比较发现,模型可准确地预测K类火灾发展阶段的热释放速率的变化规律．

细水雾抑制熄灭K类火有效性的实验研究

本文通过全尺寸模拟实验研究了细水雾与K类火的相互作用,利用LDV/APV激光多普勒分析仪对细水雾特性进行了测量,分析了细水雾的粒径、速度及雾动量对灭火有效性的影响规律。分别改变喷头类型、工作压力、喷头与火源的垂直距离及喷射角度进行多种工况的灭火实验,结果表明,细水雾的灭火有效性随着压力的增大得到明显提高,喷头的雾化性能直接影响着细水雾的灭火有效性,同时喷射角度及喷射距离也影响着细水雾的灭火有效性。本文为细水雾灭火技术用于厨房环境的火灾防护提供了科学的参考依据和必要的设计参数。

含添加剂细水雾熄灭K类火灾的实验研究

实验研究碱性盐及其与表面活性剂复配作为细水雾添加剂熄灭K类火灾的灭火性能,重点探讨表面活性剂结构对细水雾灭火性能的影响。结果表明:碳酸钾、醋酸钾等弱碱性盐类在添加量较高时,可作为添加剂快速有效地熄灭食用油火;在低浓度醋酸钾水溶液中添加单一表面活性剂,灭火性能显著增强,且表面活性剂的疏水碳链及亲水链长度对灭火性能有重要影响;在低浓度醋酸钾水溶液中添加二元复配表面活性剂,由于表面活性剂的协同效应,可使细水雾的灭火性能进一步提高。

含添加剂细水雾熄灭K类火灾的实验研究

实验研究碱性盐及其与表面活性剂复配作为细水雾添加剂熄灭K类火灾的灭火性能,重点探讨表面活性剂结构对细水雾灭火性能的影响。结果表明:碳酸钾、醋酸钾等弱碱性盐类在添加量较高时,可作为添加剂快速有效地熄灭食用油火;在低浓度醋酸钾水溶液中添加单一表面活性剂,灭火性能显著增强,且表面活性剂的疏水碳链及亲水链长度对灭火性能有重要影响;在低浓度醋酸钾水溶液中添加二元复配表面活性剂,由于表面活性剂的协同效应,可使细水雾的灭火性能进一步提高。

细水雾与CO_2、ABC干粉灭K类火的对比分析

对细水雾、CO2和ABC干粉灭火剂灭K类火进行了试验研究和比较分析。结果表明:细水雾具有更好的降温效果,不会发生复燃,耗水量小,且残留物只有水,灾后清理工作简单;ABC干粉灭火剂具有最好的灭火效率,灭火速度快,灭火剂的用量小,但降温效果不佳且容易复燃;CO2灭火剂在灭火效率和降温效果上都没有突出的表现。采用细水雾和ABC干粉灭火剂灭K类火比CO2灭火剂更加经济、高效。

K类半群的吸引子的唯一性(英文)

对于 B-耗散 (或有界且逐点耗散 )的连续 K类半群的极小全局 B-吸引子 M及极小全局吸引子 M证明了 :如果半群在 M上是逐点可逆的且 M的稠子集上的运动是 Poisson稳定的 ,则有 M=M.

关于有限群的Γ_K类和半惯性子群的一些注记(英文)

本文研究了一个有限群和它的特征标的Galois共轭类.利用群作用和Galois作用,得到了关于相应Γ_K类和半惯性子群的一些结果,推广了一些著名定理.

基于K类中心聚类法的川牛膝种子质量评价研究

目的:评价不同产地及生长年限的川牛膝(Cyathula officinalis Kuan)种子质量。方法:在测定种子千粒重、净度、含水量、发芽率、发芽势、生活力及活力的基础上,采用K类中心聚类法,以发芽率、千粒重及生活力为重要指标,对17批川牛膝种子质量进行了初步分级。结果:可将川牛膝种子质量初步划分为4个等级,有12批种子合格。结论:来自四川金口河区与四川天全两产区的种子质量较优,生长年限对川牛膝种子质量无明确影响。

回归系数的t-k类估计

在线性回归中,当设计矩阵的列向量间存在复共线性时,回归系数的最小二乘估计的性质显著变坏.为了消除或减弱复共线性对参数估计的影响,以获得更高精度的参数估计,在均方误差矩阵意义下,提出了回归系数的一类新的估计,即t-k类估计,它是对最小二乘估计的改进,是一种新的压缩有偏估计.并且与最小二乘(LS)估计、岭估计和主成分估计进行比较,给出了在均方误差矩阵意义下,t-k类估计优于这些估计的充要条件以及这些条件的检验方法.

K类音频功放的防破音控制系统

设计实现了一种可用于K类音频功放的防破音控制系统,通过自动检测输出削波失真调整系统增益,确保K类音频功放在较大的输入动态范围内,输出音频信号光滑无失真。确保K类音频功放在整个工作电压内保持低谐波失真,且保持恒定输出功率。采用0.5μm CMOS工艺实现了集成这种防破音控制系统的2.0 W单声道K类音频功放。测试结果显示,在3.3 V^4.2 V电源电压范围、增益设置为24 d B、4Ω喇叭负载下,该K类音频功放能够在0~1.2 V_(rms)的动态输入范围内保持低谐波失真(THD+N)<0.5%,恒定无削波输出功率2.0 W。

基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术

为实现电子档案高质量安全存储,提出基于二分K均值聚类算法的电子档案存储技术。由档案所有者挑选适合自己档案的存储机构,在存储机构工作人员帮助下,使用基于二分K均值聚类算法的图像优化方法优化待存储的电子档案。将优化后的电子档案发送给星际文件系统,由档案存储机构予以保存并返回唯一Hash指纹,操作完成后通过公钥密码算法实施数字签名操作,并由档案所有者对数字签名结果实施合理验证,验证通过后生成最终的电子档案及数字签名,发送给以太网区块链完成存储。实验结果表明,所提技术可较好存储电子档案,能够有效提升电子档案文件存储的安全性和稳定性,极大程度节省电子档案存储空间。

基于K-means聚类分析和多元线性回归的相关流量数据处理方法

相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用。但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差。对此提出基于K-means聚类算法对渡越时间样本数据聚类分析,并根据聚类结果建立多元线性回归预测模型,合理预测渡越时间值,以修正渡越时间的异常值。对预测值与实际值进行比较,最终获得准确的相关流量数据。采用多相流装置的实验数据对所建立的方法进行验证,结果表明,该方法可有效消除渡越时间的异常,优化流量测量的数据,对两相流流量测量有一定的实践意义。

基于改进K均值聚类的光谱重建训练样本选择研究

光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,进而影响光谱重建的精度。基于此,提出了一种改进K均值聚类的训练样本选择方法。首先,将训练样本集的几何中心作为聚类中心的初始值;其次,基于高斯函数构建样本空间分布概率密度函数,并以欧几里德(欧式)距离作为其他聚类中心的度量依据;最后,在训练样本集中,基于簇内平方差度量光谱反射率样本间的相似度,将每个聚类子集中与中心距离最近的样本作为训练样本。为验证该方法的有效性,通过主成分分析法进行光谱重建。实验结果表明,所提的方法相较于传统的方法,光谱重建精度有一定的提高,重建光谱的平均均方根误差小于4%, CIE DE2000色差小于3.756 7。提出的改进的K均值聚类的训练样本选择方法,能够一定程度上提高了光谱重建精度,基本满足复制再现图像的要求。

基于改进K均值聚类的光伏板缺陷检测方法

为了能够对光伏组件热斑部分准确地识别和提取,提出了一种基于HSV空间模型的改进K均值聚类图像处理方法。首先,将红外图像进行HSV空间转换和双边滤波处理,去除噪声并提高图像对比度;其次,使用高斯核函数估计实现图像灰度概率密度函数提取,并以此获取初始聚类中心;最后,利用先验知识对图像进行K均值聚类,提取和量化热斑缺陷。研究结果表明,该方法能够快速地检测定位热斑位置并统计出光伏板损坏程度,具有较高的精度以及较好的灵敏性和稳定性。

改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测研究

针对铣床轴承沟道磨损检测精度较低的问题,提出改进K均值聚类下铣床轴承沟道磨损检测方法。通过UT372手持式光电速度仪与MPU-605压电加速度仪,采集铣床轴承沟道磨损数据。根据最远最近原则,初步选取数据集的聚类中心。使用欧氏距离计算出数据集各点间的距离与所有数据的平均距离,并结合交叉验证确定聚类中心的两个阈值。引入Canopy算法改进K均值聚类,确定全局最佳的聚类中心,从而实现铣床轴承沟道磨损的智能检测。试验结果表明,改进K均值聚类算法在铣床轴承沟道磨损检测中,迭代次数固定为15次、Jaccard系数极其接近1。该方法能够显著提升聚类的计算速度和稳定性,可识别不同铣床轴承沟道磨损故障类型,且检测精度高。

基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法

常规混合属性大数据模糊粒化多采用邻域互信息熵算法,但由于缺少对属性重要度的计算,导致数据粒化后的精简比较低,粒化质量不理想.为此,提出基于k平面聚类的混合属性大数据模糊粒化方法.根据多属性大数据序列模糊粒化的原理,利用时间序列分割方法将大数据进行分解,并将依赖性相似的属性看作一个信息粒,由此计算出单一属性的重要程度,从而完成对大数据的降维处理,结合k平面聚类算法对数据进行模态分解,以实现对数据的分块.基于此,计算数据的可约粒度区间,并在范围内实现对大数据的模糊粒化.实验结果显示,利用所提方法对混合属性大数据进行模糊粒化后,能够有效提高数据的精简比,粒化质量更好.

基于K均值聚类算法的谐振接地系统故障区段定位方法

现有的谐振接地配电网单相接地故障定位方法存在通信依赖过度、特征分析复杂和阈值设置困难等问题,现场运行的适用性较低。本文基于深度融合智能开关在配电网中的应用,研究三相电流变化量的波形特征,提出基于K均值聚类算法的就地选段方法。该方法提取各区段数据特征量,发挥K均值聚类算法无监督学习的优点,使各检测节点只需处理本地故障信号,从而减轻通信压力。利用仿真和现场数据验证该方法的可行性,结果表明,该方法在多种故障工况下都表现出较高的可靠性,并且能够较好地适应现场环境。

基于K均值聚类的智能变电站设备安全预警方法

智能变电站设备安全预警是确保电力系统运行稳定和设备可靠性的关键环节。本研究基于K均值聚类算法,提出了一种智能变电站设备安全预警方法。首先,通过数据采集和预处理获取设备数据集,并将其应用于K均值聚类分析。其次,通过建立预警模型,识别异常点和安全风险。最后,通过识别结果实现安全预警。实验结果表明,基于K均值聚类的智能变电站设备安全预警方法能够提高变电站设备的安全性和稳定性,并为未来智能电力系统的发展奠定基础。

基于参数优化VMD和改进K聚类判据融合的配电网故障选线方法

针对现有暂态量选线方法易受到故障相角、过渡电阻、噪声、谐波及判据阈值的影响,提出基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和改进K聚类判据融合的选线方法。首先对分解过程的3个关键性参数进行动态优化,利用信号频谱及分量特性确定VMD分解层数,并以算术优化算法求取最佳惩罚因子,剔除了工频、噪声及谐波干扰,再根据分解层数与各模态频谱确定模态中心频率以提高分解效率。其次,以优化后的VMD获取余弦相似度、高频幅值和直流能量作为互补的故障选线判据值。最后以改进K聚类算法实现多判据融合,弥补了单一判据的局限性。理论分析、仿真与实测结果表明,所提方法适用于分布式电源接入的电网,不受故障位置、故障相角及过渡电阻的影响,具有优异的抗谐波与噪声干扰性能。