防紫外线电磁波服装及超微粉

西安华捷科技开发出隔绝紫外线电磁波服装,采用超微粉材料进入纤维制成,能吸收隔绝95%以上的紫外线电磁波。此类纤维混融超微粉材料制成的服装可持久保持吸收紫外线的能力,无毒、无刺激、效果持久,不受洗涤和磨损影响。

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防紫外线电磁波服装及超微粉为保护大家安康,屏蔽紫外线与电磁波对人体损害,纺织业界纷繁研讨起“绿色服装”。西安华捷科技开展有限责任公司近日开发出隔绝紫外线电磁波服装,他们选用超微粉资料进入纤维制成服装,该商品经中国计量科学院的检测与认证,能吸收隔绝95%以上的紫外线电磁波,有效地避免紫外线辐射对人体的侵袭与损伤。

据介绍,此类纤维混融超微粉资料制成服装,可持久坚持吸收紫外线的才能,无毒、无影响、作用持久,不受洗刷和磨损影响。东华大学化纤工程研讨中心、上海硕华高科技产业有限公司出口化纤级功用超微粉体和母粒,主要商品有远红外、电磁波屏蔽、抗静电、抗菌、抗紫外线、阻燃等种类。粒径细度D90≤1μm、最大颗粒≤2.4μm,主要功用指标值高,如远红外发射率大于93



内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例注释,便于理解二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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