基于组合注意力模型EAAT的云KPI数据预测方法

为了准确分析云计算集群日常监控中KPI （Key Performance Indicator）数据的动态和变化趋势，并预测后续发展，达到提高云计算集群高可用性的目标，本文提出三分频的基于组合注意力模型的EWT-ARIMA-Auto-TPA （EAAT）云KPI数据预测方法.首先基于经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）得到云KPI数据低中高频的内在模态变量（Intrinsic Mode Functions，IMFs）降低数据预测的复杂程度.其次，根据分解得到的低中高频IMFs信息特征，分别运用ARIMA、Autoformer、TPA-BiLSTM模型对每类IMFs进行预测.最后，将分类预测后结果经过逆变换IEWT加以合并得出预测结果.本文预测方法在谷歌和亚马逊的4个数据集上得到了验证，无论数据是否具有周期性或者稳定性，本文预测方法都有较好的结果，综合效果比对比模型有较大提升.     

FTIR/ATR光谱快速测定糖厂废水COD

利用FTIR/ATR光谱技术建立糖厂废水化学需氧量（COD）的快速测量方法.基于光谱Savitzky-Golay（SG）平滑和偏最小二乘法（PLS）建立光谱优化模型.建立计算机算法平台,把540种平滑模式和1-40的PLS因子数任意组合分别建立SG-PLS模型,预测效果最优的模型平滑模式为2阶导数平滑,6次多项式,51平滑点数,其对应的PLS因子数（F）、预测均方根偏差（RMSEP）和预测相关系数（RP）分别为11,24.4 mg/L和0.968,预测相关很高,并且明显优于未做SG平滑的直接PLS模型.     

光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分别采用蒙特卡罗采样法剔除异常样品,根据Kennard-Stone法划分校正集和校验集后,建立优化食用油棕榈酸近红外定量分析模型并作预测.结果表明基于16 cm-1建立的食用油近红外模型指标优于4 cm-1和8 cm-1所建的模型,该结果可以为均匀液体作近红外检测时光谱分辨率的设定提供参考.     

气相色谱分析和傅里叶变换红外吸收光谱识别花生油中棕榈油

利用脂肪酸分析和傅里叶变换红外吸收光谱,针对21种花生油、20种棕榈油及4种调和油进行数据处理,并进行识别.以它们在傅里叶变换红外吸收光谱1 099 cm-1、1 118 cm-1处的吸收峰的面积作为红外特征信息;通过气相色谱分析得到每种植物油脂的脂肪酸组成,峰面积归一化法计算各脂肪酸的百分含量,以每种油脂的棕榈酸（C16∶0）和硬脂酸（C18∶0）百分含量的比值为横坐标,亚油酸（C18∶2）和油酸（C18∶1）的百分含量的比值为纵坐标,用Origin 7.5软件作图;再组合红外特征信息和脂肪酸特征信息,A1099 cm-1/A1118 cm^-1为横坐标,AC16∶0/AC18∶0为纵坐标,用Origin 7.5作图.结果显示,花生油和棕榈油信息点均有各自分布区域,调和油的信息点在分布图中呈线性分布趋势.     

基于密度泛函理论的细胞色素P450 1A2抑制剂的定量构效关系

在B3LYP/6-31G＊水平上采用高斯09全优化计算了50个P450 1A2抑制剂的量子化学参数,应用基于预测的模型变量选择方法（VSMP）选择描述子最佳子集,建立了最高轨道占有能（EHOMO）和分子体积（Vm）与萘、内酯衍生物及其他化合物对细胞色素氧化酶P450 1A2抑制剂的两变量线性QSAR模型,结果表明：所选的2个分子结构描述符与50个抑制剂的活性之间具有很强的线性关系（相关系数r2=0.907 0）和内部预测能力（留多法交叉验证相关系数q2=0.751 7）。同时,将50个化合物分成奇数集和偶数集各自进行筛选建模,并彼此进行外部预测,对全部样本集、奇数集和偶数集样本模型进行了y-Randomization检验,结果表明描述符EHOMO和Vm建立的模型均非常稳定并具有很高的预测能力。     

脂肪酸分析结合基团红外光谱吸收识别稻米油

采用气相色谱法和红外光谱法结合簇类的独立软模式(SIMCA)识别方法对稻米油进行识别分析方法的研究.计算4种植物油(稻米油、大豆油、花生油和菜籽油)中8种脂肪酸含量;油脂样品和糠蜡样品采用傅里变换红外吸收光谱仪分别扫描其光谱,以1 080～1 125 cm-1和1 680～1 780 cm-1波段处的吸收值为不同种类油脂的红外特征信息.用SIMCA识别法分别对4种植物油建立种类识别模型.然后,以各种植物油脂的脂肪酸和红外吸收光谱的吸收值信息为变量,建立各种油脂的主成分分析模型,随机抽取2/3的样本为训练集,1/3为验证集,对所建立模型进行识别并验证,两种变量得到的模型的Q值均为0.9.两种方法的识别结果分别为97％和100％.     

二阶导数红外光谱对羊毛／蚕丝混纺纤维成分的定性和定量检测

应用二阶导数红外光谱对羊毛纤维、蚕丝纤维及其混纺纤维进行鉴别,并建立羊毛/蚕丝混纺纤维含量的二阶导数红外光谱定量分析模型。实验结果表明：应用二阶导数谱图中的1265±1、996±1、（974±1） cm-1一组吸收峰可以对蚕丝纤维进行定性。应用二阶导数红外谱图并结合偏最小二乘法（PLS ）,选取835．00～495．00 cm-1作为建模时的峰范围建立定量模型。该定量方法数据重复性较好,标准偏差≤1．51;定量模型的回归系数及定标均方根误差分别为R：0．99943和RM S EC ：1．16;与化学溶解法相比,两者的定量结果与实际含量的绝对偏差相差不大,但红外光谱法的回收率稍低,在87．76％～107．82％之间。     

RS-SVM组合模型下煤矿安全风险预测

针对煤矿安全风险预测的可靠性与效率问题,构建了基于粗集-支持向量机(RS-SVM)的煤矿安全风险预测模型.在不改变样本分类质量的条件下,运用RS方法作为预处理器约简特征参数,然后基于SVM方法进行分类建模.以煤矿瓦斯爆炸风险预测为例,从人员、环境、设备及管理4方面建立煤矿安全生产预警指标体系.利用遗传算法进行RS粗糙集属性约简,将初始风险因子由31项剔除为5项.将得到的约简集作为新的论域,并基于约简集利用SVM进行样本训练,通过回判法对30个训练样本的计算结果进行验证,得出SVM模型精确可靠的结论.进而利用5个预测样本得到其2015年瓦斯爆炸的风险预测结果,与实际情况完全相符.表明本文建立的RS-SVM组合预测模型对煤矿安全风险预测具有良好的指导作用.     

基于 EMD 和 RVM 的股指期货价格预测

提出了一种基于EMD（经验模态分解）与RVM（相关向量机）的股指期货价格预测方法。首先将目标价格序列通过EMD技术进行分解,然后对分解后的分量进行重组得到三个新序列,通过分析这三个新序列的特点,构造不同的RVM模型对每个新序列分别进行预测,最后将三个新序列的预测结果通过RVM组合得到最终预测值。实验结果表明,该方法能取得良好的预测效果。     

基于Morlet-SVR和ARIMA组合模型的网络流量预测

针对网络流量的非线性和多维度动力学特性,结合小波多尺度分析的能力,提出了基于Morlet小波核函数的支持向量机回归算法（Morlet-SVR）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）的组合模型预测网络流量.采用Morlet-SVR和ARIMA分别预测通过Mallat小波分解和单支重构得到的近似信号和多尺度细节信号,最后通过线性叠加得到最终预测结果.通过仿真实验分别对比分析了基于径向基核函数的支持向量机回归算法和ARIMA预测模型,通过3种误差评估得知该组合模型具有更高的预测精度.     

两种有机锗类化合物的振动光谱

为了研究3-倍半氧锗基-N-(2-苯并噻唑基)丙噻唑(A)和3-倍半氧锗基-2-甲基-N-(2-苯并噻唑基)丙酰胺(B)的结构,采用拉曼散射及红外吸收光谱技术测量了它们的振动光谱.依据分子振动理论,对拉曼光谱和红外吸收光谱的主要峰位进行了振动模式识别,结果显示,在这两种化合物中,Ge-O的伸缩振动都出现在975cm-1...     

2,3,7-三羟基-9-（3,4-二羟基）苯基荧光酮的合成及其与金属钼（Ⅵ）的显色反应

研究显色剂2,3,7-三羟基-9-（3,4-二羟基）苯基荧光酮（3,4-DHPF）的合成方法.考察3,4-DHPF与钼（Ⅵ）的分光光度性质.在pH=5.0的NaAc-HAc缓冲介质中,钼（Ⅵ）和3,4-DHPF形成稳定的1∶2橘红色络合物,其最大吸收波长为566 nm,表观摩尔吸光系数为εMo=1.84×104 L.mol-.1cm-1,钼（Ⅵ）含量在0～1.6 mg/L范围内符合朗伯比尔定律.     

二硫代氨基甲酸改性葡萄糖与Cu(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)的络合性

研制了一种环境友好型金属螯合剂.以葡萄糖为原料,经过胺化、亲核加成等步骤合成了一种含硫改性葡萄糖,命名为二硫代氨基甲酸改性葡萄糖(简称DTCG).采用了紫外分光光度法研究了DTCG与Cu(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)的络合性能.在紫外光谱中,DTCG分别在257 nm和285 nm处出现两个最大吸收峰.DTCG与Cu(Ⅱ)和Ni(Ⅱ)形成配合物后,分别在437 nm和325 nm处出现一个新的最大吸收峰.在0.1 mol/L,硼砂缓冲溶液中,DTCG-Cu(Ⅱ)配合物的稳定常数远大于DTCG-Ni(Ⅱ)配合物.     

不同形貌BaWO_4粒子的制备

以BaCl2和Na2WO4为反应物,在室温和水浴条件下,利用沉淀法制备出了不同形貌的BaWO4粒子,并进行表征。考察了反应温度、表面活性剂种类、反应物浓度、pH值等条件对BaWO4粒径、形貌及荧光发光性能的影响。结果表明:BaWO4的红外光谱吸收峰出现在800 cm-1和1 650 cm-1,是典型的白钨矿结构WO42-的特征吸收带,由W—O的伸缩振动引起;所制备的BaWO4属于白钨矿结构,体心四角形晶体,结晶较好;BaWO4经紫外光照射发蓝绿光,发射最强峰位于469 nm波长处,有一定程度的蓝移;反应条件的改变对BaWO4粒子形貌及粒径影响较大,主要形貌有双锥形、梭子形、树枝状和花瓣形。     

PVA-Sm（Ⅲ）、Eu（Ⅲ）的合成及荧光性质

以聚乙烯醇（PVA）为高分子配体,分别与SmCl3、EuCl3在水溶液中进行配位反应,合成PVA-Sm（Ⅲ）,PVA-Eu（Ⅲ）配合物.用电导率法研究PVA-Sm（Ⅲ）,PVA-Eu（Ⅲ）配合物最佳反应条件,并通过荧光光谱及红外光谱对产物进行分析.实验结果表明,最佳物料投放比为PVA：Sm3＋=4∶1,PVA：Eu3＋=6∶1,该反应在非碱性溶液中搅拌2 h为最佳.荧光光谱显示：PVA-Sm（Ⅲ）,PVA-Eu（Ⅲ）配合物具有荧光特性,都在286 nm左右产生荧光,其荧光主要表现为配体的特征荧光,金属离子对其起增强作用.     

蔗渣木质素对溶液中重金属离子的吸附性能

研究了蔗渣木质素在不同的吸附时间、pH值、溶液浓度、木质素用量等条件下对Pb2+、Cd2+、Hg2+3种重金属离子的吸附作用,探讨了蔗渣木质素的等温吸附规律及吸附性能。实验结果表明:木质素吸附平衡时间约为15 min;溶液pH值是影响木质素对重金属吸附能力的主要因素,吸附量随pH值升高而增加;木质素对3种重金属离子皆有一定的吸附作用,吸附量次序为Pb2+(21.62 mg/g)Hg2+(7.65mg/g)Cd2+(3.32 mg/g)。Redlich-Peterson与Langmiur等温吸附模型可以较好的描述蔗渣木质素对3种重金属离子的吸附特性,其吸附过程属于优惠吸附。本结果可为用蔗渣木质素开发吸附重金属食品添加剂提供科学依据。     

1,2-萘醌-4-磺酸钠分光光度法测定甘氨酸

建立了用1,2-萘醌-4-磺酸钠测定甘氨酸的新方法。研究表明：1,2-萘醌-4-磺酸钠与氨基酸在pH为10.0的缓冲溶液中反应,生成组成比为1∶1的浅红色产物,最大吸收波长λmax=474 nm,表观摩尔吸光系数ε=2.8×103L.mol-1cm-1。甘氨酸浓度在0.4～80 mg/L范围内呈良好的线性关系,线性回归方程为A=0.017 64＋0.013 34c（mg/L）,线性相关系数r=0.999 3,检测限为0.12mg/L,R.S.D为0.64﹪,平均回收率为99.7%以上。本法用于测定药物样品中甘氨酸的含量,结果满意。     

In_nNa_m(n+m=6,n=1～5)团簇结构及振动光谱

采用密度泛函理论中的B3LYP方法,对InnNam(n+m=6,n=1~5)团簇的所有可能构型进行了优化,并作了频率计算.结果表明:InnNam(n+m=6,n=1~5)团簇的稳定结构主要是由小团簇生长而来的;InnNam(n+m=6,n=1~5)团簇基态结构的最强吸收峰对应的频率分别为155,153,119,163 cm-1和140 cm-1.     

微氮直拉硅单晶中的原生氧沉淀

本文利用红外光谱技术研究了氮保护气氛下生长直拉微氮硅单晶中原生氧沉淀．研究发现，微氮硅单晶中除了有和１２２４ｃｍ－１红外吸收峰相对应的ａ。方石英原生氧沉淀外，还存在和１０２６，１０１４，９９６和８０１ｃｍ－１红外吸收峰相对应的氧氮复合体的原生氧沉淀．实验还研究了原生氧沉淀在微力硅单晶中的分布，以及和氧碳氢杂质的关系，进一步指出，上述除１２２４ｃｍ－１之外的红外吸收峰，并不是某一种氧现复合体的振动吸收，而是对应着几种不同形态的氧氨复合体。