基于化学元素与化学键的无向化学键网动态研究

来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhang19890922
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为分析无向化学键网络拓扑结构随时间变化的动态演化规律,从4274个二元化合物中提取97个化学元素和2198个化学键,搭建无向化学键网络;利用元素发现时间,搭建对应演化网络。研究表明,演化网络规模随时间变化稳定增加,网络密度、平均度、平均路径长度等指标随时间变化在固定值上下波动。部分参数变化的转折点一定程度上反映了人类科技发展的变化情况。演化网络研究可反映该无向网络拓扑结构的动态稳定性,证明了化学元素—化学键系统的复杂性与特殊性。
其他文献
为了解决线性多智能体系统的H∞一致性问题,针对多智能体系统存在干扰且含有多个输入时延的有向网络提出一致性协议,并对该协议进行理论分析。通过模型简化法与Lyapunov泛函
针对一种新型混联式汽车电泳涂装输送机构控制方法存在收敛时间较长问题,提出一种有限时间收敛滑模控制方法。首先采用解析法对机构进行运动学分析,并基于拉格朗日法建立输送
无人机发动机转速是考量无人机运行状态的一个重要标准。针对传统的检测设备占用空间较大、需要附加设备等缺陷,提出智能图像分析的无人机发动机转速测量方法,针对实施振动造成图像采集角度倾斜,计算无人机发动机转速瞬间变速图像中速度特征直线的倾斜角,通过计算序列中的倾斜角度,对采集的图像进行视觉矫正。获取无人机发动机转速的运动曲线,运用数据曲线对比分析的结果,把相对误差控制在最小范围内,并反应无人机发动机转速
三维模型相似性分析是计算机视觉中的重点问题,如何构建其形状特征和对比函数是难点。随着深度学习出现,通过神经网络自动提取模型特征成为研究热点。构建了双层CNN网络,首先利用热核特征函数分别构建带有颜色的刚性和非刚性训练集与测试集,其次将数据集通过双层CNN网络进行模型训练,第一层实现类别初步判定,第二层实现同一模型刚性与非刚性形变区分。为了提高分类准确度,对初步分类错误的模型引入阈值判定,将其直接排
注射药液生产过程中容易混入不溶异物,这些异物一旦进入人体会影响人体健康甚至威胁生命,因此在药液投入使用前检测出这些不溶异物至关重要。设计一套针对安瓿瓶药液内异物的视觉检测算法,利用序列图像提取药液中的不溶物体,然后进行面积判定及异物判别。对传统滤波与帧间差分过程进行改进,以消除序列图像中存在的大量背景噪声。实验结果表明,该改进算法具有检测速度快、精度高等特点,检测准确率达到96%,能够满足实际生产
在电力系统故障准确分析的研究中,为解决电力系统预想事故分析的开断潮流在线计算问题,提出了一种基于节点电压分布因子法的电网开断潮流计算算法。为提高在线计算速度,通过利用补偿法的思想对发生开断事故后的节点注入电流进行等效修正,避免传统分布因子法需要根据每次开断后电网结构,重新生成阻抗矩阵的过程;同时将研究对象从传统的功率潮流转向节点电压,以适应当今输电网络设有较大冗余这一特点,导出关于新的节点电压的分
为了实现多艘船舶的同步运动,提出了多艘船的自适应同步控制策略。由于船舶模型参数不确定,采用了径向基神经网络来逼近不确定项,建立船舶的数学模型;其次,利用了数学图论来描述船舶之间的信息交流;接着为每艘船预先设定期望路径,并且将船舶的同步误差引入到控制器,控制船舶的运动使其不但沿各自期望路径运动,而且与多艘船舶保持同步;利用李雅普诺夫稳定性理论,证明了所设计的自适应同步控制器的稳定性;通过对三艘船舶的
为提高对短期负荷的预测精度,提出基于小波变换,并加入电价因子构建MLP神经网络对负荷进行短期预测的方法。首先通过小波变换将原始负荷、电价序列进行分解,得到高、低频率的