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基于Wilson和NRTL模型的二元混合物VLE计算：当模型参数可得时的简易方法

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简介：
本文提出了一种利用Wilson及NRTL模型简便计算二元混合物气液平衡的方法，在已知模型参数的情况下，为相关领域的研究提供了有效的理论支持和技术手段。 该程序解决了简单的汽液平衡问题，例如气泡点、露点以及闪蒸计算和共沸计算。请阅读文档以获取更多说明和示例问题。封面图片取自Smith等人的著作《化学工程热力学入门（第8版）》（2018年）。

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  • 基于Wilson和NRTL模型的二元混合物VLE计算：当模型参数可得时的简易方法
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    本文提出了一种利用Wilson及NRTL模型简便计算二元混合物气液平衡的方法，在已知模型参数的情况下，为相关领域的研究提供了有效的理论支持和技术手段。 该程序解决了简单的汽液平衡问题，例如气泡点、露点以及闪蒸计算和共沸计算。请阅读文档以获取更多说明和示例问题。封面图片取自Smith等人的著作《化学工程热力学入门（第8版）》（2018年）。
     
  • 二元混合物活度系数模型与汽-液平衡(VLE)数据的拟合-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB开发了针对二元混合物的活度系数模型，并通过该模型对汽液平衡（VLE）实验数据进行拟合，以优化模型参数。适合化学工程与热力学研究者使用。 为了使wilson.m正常运行，请优化工具箱以包括二参数模型（Margules、Van Laar 和 Wilson），这些模型用于计算多余吉布斯能量及活度系数。需要有二元混合物的VLE数据，且需存储在以下变量中：x1 表示平衡液体摩尔分数中的组分 1；y1 表示平衡蒸气摩尔分数中的组分 1；P 则表示系统压力。 运行 wilson.m、van laar.m 和 margules.m 前，请确保这些变量已加载，并提供纯物质的饱和压力。程序会计算模型参数，进行均方根误差比较，最后根据所选模型绘制系统压力并与实验数据对比。使用的方程基于 Smith, Van Ness, Abbott 和 Swihart 在《化学工程热力学概论》（第 8 版）中的内容。 对于 UNIQUAC 模型，则需提供结构和二元相互作用参数，以及两个组分的 Antoine 系数。所用方程式来自 Pra 的相关资料。
     
  • 基于NRTL模型的液体混合物中组分活度的计算 - MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB编程实现基于NRTL方程的液体混合物中各组分活度系数的计算，适用于化工热力学及过程模拟研究。 这是一段简单的代码，用于计算液体混合物中存在的不同组分的活性，使用非随机两种液体模型并扩展到多个组分。该代码尚未经过验证，但可能对其他人仍有用处。您可以随意使用、修改和分发这些文件。如果您发现这些文件有用，请告知我们；如果代码中存在错误，请通知我。
     
  • 基于EM算法的混合高斯模型参数估计
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    本文介绍了一种利用期望最大化（EM）算法进行混合高斯模型参数估计的方法。通过迭代优化，该方法能够有效地确定数据分布中的多个高斯成分及其权重，适用于复杂数据集的概率建模与聚类分析。 EM算法在混合高斯模型的参数估计中的原理与实现方法（使用Matlab）；源码实现了利用EM算法进行K均值问题的参数估计以及用于混合高斯模型参数估计的功能。
     
  • 基于EM算法的高斯混合模型
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    简介：本研究探讨了利用期望最大化（EM）算法优化高斯混合模型参数的方法，以实现更精确的数据聚类和概率密度估计。 高斯混合模型EM算法用于通过EM算法进行参数估计。
     
  • 基于EM算法的高斯混合模型聚类方法
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    本研究提出一种基于EM算法的高斯混合模型聚类方法，有效提升了数据集中的模式识别和分类精度。通过模拟实验验证了该方法在复杂数据分布下的优越性能。 使用EM算法估计高斯混合模型的参数，可以实现对N维数据的聚类。
     
  • Transformer模型参数量的计算方法
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    本文介绍了如何计算Transformer模型的参数总量，包括自注意力机制和前馈神经网络部分，帮助读者理解大规模预训练模型的构建成本。 Transformer架构模型参数量的计算涉及多个方面，主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）中的自注意力机制（Self-Attention）、前向网络（Feed Forward Network, FNN）以及残差连接与层归一化等模块。每个部分的具体参数数量依赖于模型的设计选择，如词汇表大小、嵌入维度、层数等因素。 1. **编码器和解码器**：通常由相同的堆叠结构组成，包括多个自注意力机制层和前向网络层。 2. **自注意力机制**：对于输入序列长度为L且每词嵌入维度为d的模型而言，每个单词与其他所有单词进行交互。因此，在一个头（head）中，参数量主要来自Q、K、V三个矩阵以及输出线性变换中的权重矩阵和偏置项。 3. **前向网络**：通常包含两层全连接神经网络，并使用ReLU作为激活函数；中间层的维度可能大于输入维度以增加模型容量。每层都有相应的权值参数需要计算。 具体到每个模块，其参数量可以通过以下公式大致估算： - 自注意力机制中的Q、K、V矩阵分别为d×d。 - 输出线性变换为d×d。 - 前向网络中第一层的权重维度是d × D（D > d），第二层则是D × d。 综上所述，Transformer模型参数量计算需要根据具体架构设计进行详细分析。
     
  • 基于高斯混合模型（GMM）的聚类算法简易实现- MATLAB开发
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的简单易懂的代码示例，用于演示如何利用高斯混合模型进行数据聚类分析。适合初学者入门学习和研究应用。 这是用于聚类的高斯混合建模的一个简单实现示例。此实现旨在教育用途，并且代码编写尽可能清晰易读，而非追求高效性能。
     
  • 高斯混合模型参数估计及其EM算法（MATLAB）
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    本研究探讨了基于MATLAB实现的高斯混合模型参数估计方法，并深入分析了其在不同场景下的应用及优化的期望最大化(EM)算法。 高斯混合模型参数估计涉及利用观测数据来确定模型中的各个参数值的过程。这些参数包括每个分量的均值、方差以及它们在整体分布中所占的比例（即混合系数）。通常采用期望最大化算法进行迭代计算，直到收敛为止。 这种方法可以用于聚类分析、概率密度函数建模等多种场景，在机器学习和统计学领域有着广泛应用。
     
  • 熵权物元可拓模型的Java源码_物元_熵物元_熵权物元可拓模型_
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    本项目提供基于熵权物元理论的可拓模型的Java实现代码。通过该模型，可以有效评估多指标决策问题中各因素的重要性，并进行优化处理。 熵权物元可拓模型是一种基于物元理论与熵理论的多属性决策分析方法，在信息技术、工程设计及管理科学等领域得到广泛应用。通过研究此Java实现源码，可以深入了解如何将这些理论应用于解决实际问题，特别是复杂系统评价。 首先介绍“物元”（Eletrom）的概念：这是由中国学者邓聚龙教授提出的一种数学工具，用于处理不确定和不完全信息的问题。它描述了具有不同属性或特征的实体，并结合定性与定量的信息来应对模糊、随机以及缺失的数据问题。 熵权法则源自热力学中的熵概念，在决策分析中被用来衡量信息不确定性并计算各属性权重。这种方法能自动确定每个属性在整体评价中的重要程度，减少主观因素的影响。 “熵权物元可拓模型”结合了上述两种理论：首先利用熵权法来评估各个属性的权重；接着采用物元理论对这些数据进行转换形成新的集合（即可拓集）；最后通过一系列运算得到综合评价结果。此过程有助于客观全面地评估复杂系统的性能。 在该Java源码中，主要包含以下步骤： 1. 数据预处理：收集和整理待评价对象的各属性信息。 2. 熵计算：根据数据分布情况来确定其熵值及相应权重。 3. 权重分配：依据上述得到的熵权对各个属性进行加权操作。 4. 物元转换：将原始数据转化为物元形式，可能涉及到模糊集、粗糙集等方法的应用。 5. 可拓运算：利用可拓集合规则如扩张、收缩及其它变换方式来处理这些数据。 6. 综合评价：结合权重和运算结果进行最终的系统性能评估。 通过学习这段Java源码，开发者不仅能掌握熵权物元可拓模型的具体实现方法，还可以将其应用于自身项目中解决类似问题。例如，在系统性能评估、项目管理决策及产品质量评定等方面的应用都十分广泛。此外，这还为研究其他类型的可拓模型提供了基础（如灰关联可拓模型和模糊物元可拓模型）。