1) predetermining parameters
预选参数
1.
This paper presents the principle of selection for predetermining parameters when only considering geometric demands and describes a kind of planar graphic solution which can be used to predetermine parameters purposively for spatial RRSS mechanism synthesis with three positions.
本文给出了RRSS机构实现空间三位置综合中,在仅考虑几何要求时有关预选参数的选择原则和确定预选参数的平面图解方法,可用于在RRSS机构综合时有目的地确定预选参数。
2) parameter optimization
参数优选
1.
Chaos high efficient genetic algorithm for parameter optimization of Muskingum routing model;
混沌高效遗传算法在马斯京根模型参数优选中的应用
2.
An improved genetic algorithm for parameter optimization of hydrology model;
改进遗传算法在水文模型参数优选中的应用
3.
Application of genetic algorithms to parameter optimization of hydrology model;
水文模型参数优选遗传算法的应用
5) Screening parameter
筛选参数
1.
Combined with the actual screening circumstance of the torpedo s electronics product in our country, and by analyzing whether the screening parameters of thermal cycle were chosen appropriately, a project of thermal cycle screening was putted forward for reference, and it may be more efficient, economical and feasible.
结合国内某型鱼雷电子产品温度循环筛选的实际情况,对温度循环筛选参数的合理选择进行了分析,并提出了一种高效、经济、可行的温度循环筛选方案。
2.
By analyzing temperature data from several thermal cycles, a method to choose appropriate screening parameters according to field conditions of lab was proposed.
通过对环境应力筛选中温度循环实测数据的分析,提出了一种根据试验现场具体条件,合理选择筛选参数,提高筛选有效性的方法。
6) parameters selection
参数选择
1.
This paper mainly deals with the application of genetic algorithm to parameters selection of support vector regression.
研究了遗传算法在回归型支持向量机参数选择中的应用:首先,分析了支持向量机的几个参数对其预报能力的影响,发现参数选取不当,会导致支持向量机出现过学习或欠学习现象;在此基础上提出利用遗传算法来解决回归型支持向量机的参数选择问题,模拟实验证明,该方法克服了传统参数选择方法存在的缺点,提高了支持向量机的预报精度。
2.
By combining several parameters selection approaches of Support Vector Machine(SVM),this paper proposes a method that defines parameters directly by analyzing training samples.
综合4种支持向量机回归的参数选择方法的优点,提出一种对训练样本进行分析并直接确定参数的方法。
3.
The parameters selection can be transformed into an optimization problem by defining the root mean square error of a SVM prediction model as an evaluation function.
将支持向量机的参数选择问题转化为优化问题,以模型预测均方根误差为评价函数,提出一种引入混沌变异操作的改进分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA),并将其用于优化求解ε-支持向量机的参数:惩罚因子、不敏感损失系数以及高斯径向基核函数的宽度。
补充资料：矿石预选车间设计
矿石预选车间设计
ore preconcentration plant design
kuangshi yuxuan ehejian sheji矿石预选车间设计(ore preeoneentrationplant design)在选矿过程中，矿石入磨前，利用矿石物理性质的差异，预先丢弃一部分脉石矿物和混入的围岩、夹石，以提高矿石入选品位，降低生产成本和能耗，减少基建投资的选矿厂车间设计。一般地下开采中的废石混入率为10%~20写，露天开采为5%~10%。预选方法有手选、重选、磁选和机械拣选。 重选包括跳汰和重介质选矿，1848年德国研制出第一台机械传动活塞跳汰机。1921年美国开始应用重介质选煤，20世纪30年代才在金属矿选矿中应用，以获得合格精矿或废弃尾矿。1889年美国用电磁磁选讥选矿，逐渐发展到用磁滑轮预选排除块状脉石和围岩。1905年奥地利研制成光电分选机，并于20世纪50年代初，在英国、加拿大用于分选石灰石和白云石。70年代机械拣选间世，对铁、锰、钨、锡、镍、铜、铅锌等矿石进行预选。中国1949年后开始应用磁滑轮和重介质预选。1978年以来，激光、辐射拣选工艺获得发展，对铁、钨、锑、锡、铅、锌等矿石进行预选。 选矿厂设计中，根据矿石特性和混入的围岩、夹石和脉石的多寡及预选试验报告，经技术经济论证后南定是否需要设预选车间。设计主要内容包括预选方去选择、技术经济指标和设备选择与配置。 预选方法选择当有用矿物和废石的颜色或光笋特性的差异大时，用手选或光选，如黑钨矿、锑矿等;当有用矿物呈集合体嵌布或粗粒嵌布并与废石的密度不宜高于最终尾矿的品位。其技术经济指标分别列于差异较大时，用跳汰或重介质选矿，如铅锌矿、钨矿、表1、表2和表3。锡矿、铁矿(弱磁性铁矿)等;当有用矿物和废石的磁性差异大时，用磁滑轮选，如磁铁矿等;当矿物经7、表1手选、光选指标、日、x射线辐射后，激发、吸收或散射特征射线时，用}‘_、}__、_.、}_._}____辐射分选，如铜矿、钮妮矿、金矿、铀矿等;当有用矿坝远万活I’董7%/4肠乙万杯l一灰”1 ha3“找骂物与废石的导电率或磁性有差异时，用电导/磁性感应—一一一一二厂‘一一一一一一一一拣选，如铜矿、铅锌矿、钨矿、镍矿和金(银)矿等。十匹】任U一o。}。·乙4一u‘。}”o一，61预选的原则流程均较简单，除磁滑轮预选外，都要先行平井}，;_;;}n，1}，;_。‘I，;_;n筛分、洗矿，以允许的粒度进入预选。----~‘---曰一一--‘-一一-‘----- ~.‘~一_，‘一一，二一_一一~~二二一。二注:表中为黑钨矿指标。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条