数据挖掘在股票价格组合预测中的应用

研究股票价格变化预测问题,股票价格受多种影响,导致具有突变性、非线性和随机性,单一预测方法只能描述股票价格部分变化规律,预测精度低。为提高股票价格预测精度,提出一种基于数据挖掘技术的股票价格组合预测模型。根据股票价格变化特点,首先对其线性变化规律进行建模预测,并对非线性变化规律进行建模预测,最后将两种预测结果进行融合,得到股票价格的最终预测结果。仿真结果表明,相对于单一股票价格预测模型,组合预测模型提高了股票价格预测精度,降低了股票价格预测误差,更加全面、准确反映了股票价格的变化规律,是一种有效、高精度的股票价格预测参考手段。     

邻菲罗啉-硫氰酸钾-水体系液固分离钴(Ⅱ)

当分析元素含量极低时,往往要求在测定之前辅以化学分离预富集手段以纯化富集待测物和除去干扰基体。实验利用邻菲罗啉和硫氰酸钾作为微痕量Co²⁺的络合剂,建立了一种液固体系分离富集微痕量Co²⁺的新方法。分别考察了邻菲罗啉溶液用量、硫氰酸钾溶液用量、酸度对分离效率的影响。结果表明,当体系中Co²⁺含量为100 μg时,控制体系pH=2~6,加入1.00 mL 1.5 g/L邻菲罗啉溶液、1.00 mL 0.1 mol/L硫氰酸钾溶液、1.00 mL 10 g/L EDTA溶液、1.00 mL 40 g/L硫脲溶液,震荡静置后,Co²⁺与邻菲罗啉、硫氰酸钾反应生成的离子缔合物定量沉淀到溶液底部,而Cd²⁺、Fe³⁺、Zn²⁺、Ni²⁺、Cu²⁺、Pb²⁺、Al³⁺、Ag⁺等离子仍留在水相中,从而实现了Co²⁺与这些离子的定量分离。方法成功用于合成水样中微痕量Co²⁺的定量分离,富集率在97.2%～98.6%之间。     

铅酸电池管式正极添加四碱式硫酸铅晶种的研究

在铅酸电池正极铅粉中加入一定量的四碱式硫酸铅（4BS）,按照工业化的操作工艺,制备出原料中4BS含量不同的正极板,并与常规负极板组装成小电池。对正极的初始容量和循环寿命等电化学性能做了测试,结果表明,在添加粒径为1.5 μm的4BS质量分数达1%时,65 ℃固化后,正极初始容量和循环寿命分别为未加4BS正极的1.02倍和1.06倍,4BS的加入提升了电池容量和电池寿命等的综合性能;XRD结果显示,原料中加4BS的正极中β-PbO₂含量稍高于未加4BS的正极;SEM结果显示,加4BS的正极活性物质更细小,大小更均匀。     

无建（构）筑物全标性配送式110千伏变电站方案探讨

目前传统地上变电站均有主控楼等建筑,促使占地面积较大,不符合国家电网公司提出的建设小型化变电站的要求。根据国家电网公司大力推行“标准化设计、工厂化加工、装配式建设”,创新变电站工程建设模式,遵照变电站建筑功能“设施化”理念,本文提出开发采用户外10千伏全封闭式组合电器（GIS）和全面采用模块化二次设备舱下放布置方案,实现无建（构）筑物、全标准配送式110千伏变电站,可以大量的节约土地,减少投资,改善环境,缩短工期,该方案是一种较好的创新变电站工程建设模式,值得探讨和推广。     

一种类间测试顺序改进算法

确定类的测试顺序是面向对象程序测试中的关键步骤。描述对象关系图模型,提出一种基于对象关系图的类间集成测试顺序改进算法,与Tai和Traon等人提出的算法相比,该算法需要的测试桩较少、效率较高。在Redflag4系统下用Kylix3(C++)对算法进行实现。理论分析和初步实验证明了该算法的可行性和有效性。     

转炉无氟化渣剂的研究及应用

针对萤石造渣对炉衬侵蚀严重、溅渣效果不良、污染环境等一系列问题,本文研究了无氟化渣剂和萤石化渣效果的对比实验.实验结果表明:无氟化渣剂替代萤石不仅可以满足冶炼过程化渣工艺要求,而且可以改善化渣效果,保证转炉脱磷能力,减少炉渣对炉衬的侵蚀,且降低了化渣剂成本.     

基于Logistic映射和分段性映射的混沌Hash函数

提出一种基于Logistic映射和分段性映射的混沌Hash函数构造。该算法将明文信息分组并转换为相应的ASCII码值,分别作为Logistic映射和分段性映射的输入参数进行多次迭代,迭代生成相应明文信息的中间Hash值,最终的Hash值由中间Hash值的异或而得到。该算法实现简单,具有良好的单向散列性能,对初值有高度的敏感性,混乱与扩散性以及抗碰撞性,可以满足Hash函数的各项性能要求。     

数控车削循环指令的合理使用

结合零件编程加工实例分析不同数控车削循环指令的特点,说明对数控车床切削循环指令进行合理优化使用的方法,使用该方法可大大提高数控车床编程及加工的效率。这种处理方法对于其它的数控系统及其它工件的加工也是适应的。     

图形创意的思维特征与方法探究

创意思维就是用智谋创造出具有创造性和创新性的点子和想法。非凡的创意产生于设计师不凡的思维过程,表现出设计师独特的思维方式。     

一种基于K均值聚簇的虚拟机分类与部署方法

云数据中心环境下,虚拟机部署结果对主机能耗与服务等级协议SLA的遵守均具有重要影响。为了降低数据中心能耗与SLA违例,提出一种基于三门限值的高能效虚拟机部署优化算法。基于历史数据集,设计一种中档四分位的K-均值聚簇方法以产生主机CPU利用率的三个门限值;依据三个门限值,将主机划分为低载主机、轻量负载主机、正常负载主机和重载主机四种类型;为了对重载主机实施虚拟机迁移,分别针对计算密集型任务和I/O密集型任务设计两种虚拟机迁移选择方法,实现虚拟机优化部署;通过现实负载流数据对算法进行仿真分析。结果表明,该算法不仅可以有效降低能耗,而且SLA违例也较低,相比单纯降低能耗而忽略性能的同类算法,具有更高的能效。