简介：传统的深度信念网络模型缺乏并行有效的算法来确定网络层数以及隐藏层神经元的数目,实验时大多依据经验来选取,这样做不仅使得模型训练困难,且范化能力差,影响实验结果.针对此问题,通过比较重构误差和验证集错误分类率的乘积（加权误差）大小来选取网络层数,网络层数确定后,再根据重构误差使用渐增法或二分法来选择合适的隐层神经元数目,以使整个模型达到最优.实验结果表明,用上述方法确定模型网络层数及隐藏层神经元数目,能有效提高模型分类或预测的精度.

简介：随着国家对环境预警监测能力建设投入的加大以及地表水质监测技术的日趋成熟,氨氮在线监测仪在水质自动预警监测系统中得到了更为广泛的应用。为了确保氨氮在线监测仪量值的准确性和一致性,必须采用有效的手段对其量值进行溯源。本文在给出氨氮在线监测仪示值误差数学模型的基础上,对氨氮在线监测仪进行标准不确定度分量的A类评定和B类评定,在B类评定中综合考虑了稀释定容过程引入的不确定度、稀释取液过程引入的不确定度以及氨氮标准溶液引入的不确定度。经过合成得出氨氮在线监测仪测量结果的相对扩展不确定度为2.4%,满足氨氮在线监测仪检定要求。

简介：目的：评价毛细管气相色谱测定室内空气中苯系物的分析误差。方法：对空白溶液、0．1c标准溶液、空气样品、加标空气样品，采用精密度和偏性质量控制程序进行质控试验。结果：4种试样的批内批问变异分析（F〈F0.05）,4种试样的总标准差（st）均小于其各自浓度的5％（w），准确度的置信限R／d为0．97。结论：证实了用该方法测室内空气中苯系物是可行的。

简介：针对传统窃电检测算法辨识度低、数据处理复杂度高以及不能为现场排查提供准确依据的问题,在深入分析窃电原理和窃电手段的基础上,提出一种用于疑似窃电判别的离群点算法优化模型,该模型结合电量波动率和改进的基于距离的离群点挖掘算法完成窃电用户辨识.最后利用实际采集的数据,通过MATLAB计算分析验证表明,该模型不仅提高了窃电嫌疑点挖掘的准确度,还在很大程度上提高了反窃电工作的效率.

简介：本文采用油浴加热柠檬酸一步法合成碳量子点,用HRTEM透射电镜和FTIR红外光谱对其形貌和结构进行表征。研究该碳量子点的荧光性质,初步探讨了其发光的可能机理。实验结果表明,该方法合成的碳量子点粒径大小为3-5nm,在360nm处有一个很强的紫外吸收峰,最大激发波长和发射波长分别为365nm和460nm,其光学稳定性良好,在pH5.0-7.0范围内,碳量子点的荧光强度随pH的变化比较敏感。