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1)  Kernel Gaussian Models
核高斯模型
1.
Researches on Linear, Kernel Gaussian Models and Their Mixtures;
线性与核高斯模型及其混合模型的研究
2)  Gaussian core model
高斯核模型
1.
Investigation of phase instability in the binary Gaussian core model;
二元高斯核模型的相不稳定性研究
3)  Mixture of Kernel Gaussian Models
混合核高斯模型
4)  Gauss model
高斯模型
1.
This paper aims to apply the composite model of multi-dimensional multi-box model and Gauss model established for forecasting the characteristic atmospheric contaminations of SO_2 and PM_(10) concentrations to the urban areas of Beijing in heating season(January,2002) and non-heating season(August,2002) respectively.
根据北京市市区自然环境、污染气象特征、大气环境过程及区域污染源分布等现有信息,建立了用于大气环境质量预测的多维多箱与高斯模型结合的复合模型,对北京市市区采暖季(2002年1月)和非采暖季(2002年8月)特征污染物SO2和PM10的质量浓度进行了预测。
2.
Without taking these non-diffusion aspects into account, people may get unsuitable results when using Gauss model to assess atmospheric impact within city scale.
目前高斯模型对污染物的非扩散过程基本不考虑 ,使得环境影响评价中城市尺度的大气预测结果不合理 ,因此提出干湿沉积化学转化综合公式 ,指明了各个参数的计算方法 ,并以上海市化工区为例进行应用计
3.
Because of the power price at peak or valley time,rationally use the index of minimizing the wind power output fluctuation,and establish the Gauss model(i.
考虑电力市场下峰谷电价因素,合理运用风电场功率输出波动最小的指标,提出了旨在实现风-水电联合系统优化调度的高斯模型(简称G模型)。
5)  Gaussian model
高斯模型
1.
Algorithm Research of Face detection based on Gaussian Model and SVM
基于高斯模型和支持向量机的人脸检测方法
2.
In this paper,the current moving object detection algorithms using the Gaussian model are discussed,and from the point of view of statistics,a novel non-parametric method of triangle kernel estimation is presented to model the scene background so as to detect the moving object.
文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。
3.
At first,proposed a pixel intensity classification and the single Gaussian model based background reconstruction algorithm,which could provide an accurate background model through a sequence of scene images with foreground objects.
首先提出了一种基于像素灰度归类和单模态高斯模型的背景重构算法,能够利用多帧包含前景目标的场景图像重构准确的背景模型。
6)  meta-gaussian model
亚高斯模型
1.
A meta-gaussian model is developed, at the heart of which is the normal quantile transform.
根据贝叶斯分析,用先验分布考虑水文要素的自然不确定性,用似然函数描述水文模型和参数的不确定性,通过亚高斯模型对实际流量与模拟流量进行正态分位数转化,并对转化后的时间序列进行线性-正态假设,得到实际流量的后验密度函数的解析解。
2.
Then both the initial predicted discharge series and the corresponding observations are normalized by Meta-Gaussian model.
以新安江流域水文模型为洪水预报模型提供流量初始预报系列,通过亚高斯模型对流量初始预报系列及实测系列分别进行正态分位数变换,由贝叶斯公式得到预报变量的后验概率分布并进行洪水过程的概率预报,采用分布点估值定值预报,并可通过构造置信区间对点估值预报的不确定性进行评估。
补充资料:复合核模型
      核反应的一种理论模型。它是N.玻尔于1936年提出的。它把核反应看成是先由入射粒子和靶核形成复合核,随后复合核衰变的过程。这种模型的基本假设是:入射粒子把能量迅速分散给入射粒子-靶核系统中所有的核子,达到平衡,形成复合核,其寿命比入射粒子穿行靶核的时间长得多。复合核一经形成,它的衰变由自身的寿命、能量、角动量和宇称等完全决定,而同它形成的历史无关。
  
  这种观念的提出,主要是考虑到低能反应截面随能量变化显示出来的共振特性无法用靶核对入射粒子的平均势来解释。实验上观察到的低能中子截面共振峰的宽度和相邻峰的间距都远小于平均势模型的预言结果,而且中子俘获截面远大于散射截面。按照复合核观念,清晰而尖锐的共振峰的出现,意味着复合核在激发能较低的区域存在分立的准稳能级,共振峰很窄和间距很小表明似稳能级的宽度和能级间距很小,这是涉及到许多核子的强相互作用效应。当复合核基本上处于一个宽度狭窄(寿命较长)的准稳能级时,体系的能量已分配给各个自由度,再集中在一个或少数核子上使之逸出核外的几率较小,因此复合核就可能有较大的几率通过电磁跃迁而退激发,从而使俘获截面增大。
  
  设入射粒子a和靶核A形成复合核C,然后衰变为剩余核B及出射粒子b:A+a─→C─→B+b,
  则根据基本假设反应截面σab可表示为σab=σσ(a)Wb,
  其中σσ(a)是复合核形成截面,Wb是复合核通过放出粒子b而衰变的几率,后者同复合核的形成历史无关。关于反应截面在一个单独共振峰附近的行为,可以利用布赖特-维格纳单能级共振公式来描述,这种公式原是与N.玻尔的复合核观念同时提出的。精确的实验数据的分析表明,布赖特-维格纳公式能够非常成功地描述单能级共振现象,由此可得到关于准稳能级的寿命和衰变几率等的精确而系统的资料。
  
  随着入射粒子能量的升高,复合核的能级宽度增大,间距变小。当复合核处在不同能级发生重叠的能量区域时,反应截面将依赖于所涉及的不同准稳态之间的相角关系。可采用多能级的布赖特-维格纳公式。当复合核处在能级密度甚高的区域时,由于涉及甚多的准稳态,通常是假定各准稳态对截面的贡献是无规的。可以通过统计的途径建立比较简单的计算平均截面的方法。按照统计理论的截面公式进行计算时,需要知道核能级密度以及相应于各种开道(见核反应)的复合核形成截面(平均截面)等。关于能级密度,通常采用半经验公式表示。复合核形成截面则可以近似地采用核反应光学模型的吸收截面加上各种必要的修正。由统计理论得到的关于复合核反应的主要定性结论如下:发射粒子的角分布(在质心坐标系中)呈现出90°对称,能谱近似地具有麦克斯韦速度分布律的形式。以中子核反应为例,与实验结果的比较表明,当能量不甚高,剩余核只能激发少数能级的情形,统计理论的角分布和激发函数都同实验符合较好,只是需要考虑导致剩余核的某些低集体激发态的直接核反应的贡献。在入射能量较高时,涉及剩余核高激发态的能谱和非弹性散射角分布仍然同统计理论的预言一致,对于涉及剩余核低激发态的情形则不是这样,这是因为直接核反应的贡献占优势的缘故。
  
  

参考书目
   W.Pauli,ed.,F. L. Friedman and V. F. Weisskoft,Niels Bohr and the Development of Physics,Pergamon Press,London, 1955.
   F. Ajzenberg-Selove, ed., H. Feshbach, Nucleαr Spectroscopy, Part B, Academic Press, New York and London,1960.
  

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