针对原油总氢物性回归预测中核磁共振光谱数据不足的问题,结合深度学习相关理论,提出一种光谱数据扩增预处理方法.根据样本输入和标签的相关系数,在原始样本中加入随机噪声以生成虚拟样本;处理样本数据结构以利于卷积神经网络特征提取,并加入数据冗余改进该结构以进一步提高数据特征提取的完整性;搭建实现原油总氢物性回归预测的卷积神经网络(Regression forecasting convolutional neural network,RF-CNN).实验结果表明,对于总氢物性的回归预测,该数据扩增预处理方法不但可以解决原始数据训练中的过拟合现象,而且相比于传统的偏最小二乘(PLS)回归方法,更具稳定性和精确性.
2021-11-29 17:23:11
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%此 GUI 的目的是更好地说明阶数如何影响总谐波失真百分比。 % 最多可调整到第 16 次。 %用户可以调整每个谐波次数的幅度和相位。 %每个谐波阶次的幅度只能由滑块调整。 %位于时域图旁边的“>>”符号允许用户放大图形。 %标在频域图右上角的“相同的exes图”符号允许用户在相同的轴上绘制所有谐波阶次。 %最初由 Rodney Tan 博士于 2018 年 10 月撰写。
2021-11-29 16:41:57
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生态地球化学评价动植物样品分析方法 第3部分：总汞的测定 冷原子荧光光谱法.zip
2021-11-28 22:00:04
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VS2017 windows下 c++ 检测磁盘可用空间,空闲空间，总空间，剩余空间。获得c,d,盘空间。
2021-11-26 19:09:03
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