选择性集成算法分类与比较

选择性集成是当前机器学习领域的研究热点之一。由于选择性集成属于NP"难"问题,人们多利用启发式方法将选择性集成转化为其他问题来求得近似最优解,因为各种算法的出发点和描述角度各不相同,现有的大量选择性集成算法显得繁杂而没有规律。为便于研究人员迅速了解和应用本领域的最新进展,本文根据选择过程中核心策略的特征将选择性集成算法分为四类,即迭代优化法、排名法、分簇法、模式挖掘法;然后利用UCI数据库的20个常用数据集,从预测性能、选择时间、结果集成分类器大小三个方面对这些典型算法进行了实验比较;最后总结了各类方法的优缺点,并展望了选择性集成的未来研究重点。     

铅锌业与环境的协调发展

长期以来，湖南省铅锌业对我国有色金属工业和湖南工业经济的发展以及出口创汇作出了重要的贡献，目前。湖南省的铅锌总产量仍居国内首位。随着人们对环境保护和资源危机认识的加深，湖南铅锌业的协调发展问题已引起业界的高度关注。     

UV技术降解饮用水中二溴乙腈的研究

为去除饮用水中消毒副产物二溴乙腈（DBAN）,采用紫外光（UV）降解水中DBAN,探究不同UV强度、温度、DBAN初始质量浓度以及溶液pH对其降解效果的影响。实验结果表明:DBAN的剩余质量浓度随反应的进行而逐渐变小,UV强度越大,降解效果越好,强度为40 W时最大去除率为55.2%;提高温度对DBAN的去除率提升较小;DBAN的去除率随初始质量浓度的增大而增大,初始质量浓度从10μg/L增加到100μg/L时,对应去除率从36.2%增加到67.7%,提升了31.57%;随着溶液pH的升高,DBAN的去除率逐渐上升,在pH=9时达到最高值62.88%;UV技术对DBAN的降解过程符合一级动力学规律。     

高铁酸钾去除饮用水中2-溴乙酰胺的研究

采用高铁酸钾(K2FeO4)去除饮用水中的2-溴乙酰胺(MBAcAm),考察反应时间、K2FeO4投加量、pH以及温度对去除效果的影响。结果表明:MBAcAm的去除率随着反应的进行而逐渐上升;增加K2FeO4的投加量,去除率不断提高,当投加量从0.01 g/L增加到0.10 g/L时,去除率提高了22.75%;pH对去除效果的影响显著,当pH=6时,去除率达到最高值74.44%;温度对去除效果的影响较小。MBAcAm的去除过程符合一级动力学反应规律。     

移动医疗系统的应用研究

通过在医院现有信息系统基础上搭建移动医疗系统,依托移动网络,通过手持移动设备(PDA)、条码技术和移动计算等技术的应用,实现将临床医疗的服务延展至患者的床旁。医护人员在床边查询病人相关信息和实施各项治疗执行的有效核对,大大简化了医护人员的工作流程并缩短了工作时间。基于移动网络环境下移动医疗系统对实现全院精细化管理以及拓展院外运用,业务向社区、家庭延伸具有重要的意义。     

利用镀铜方法研究等离子陶瓷喷涂层的结构

1.前言热喷涂层是由在熔点以上温度快速凝固的偏平颗粒所构成的层状结构。因此,颗粒之间的结合情况对于喷涂层的性能有很大影响。喷涂层的机械性能试验结果,如拉伸试验、磨损试验、腐蚀试验和断裂力学试验等都表明,喷涂层的断裂通常都起源于其内部颗粒之间的界面,是喷涂层最薄弱的部分之一。     

膜曝气提升菌藻生物膜反应器效能及稳定性

比较曝气头曝气以及膜曝气两种曝气方式支持的菌藻共生系统在不同的运行条件下对污染物的去除效能,探讨去除机理。结果表明,以膜曝气为基础的MABAR对氨氮、总氮、磷、化学需氧量（COD）的去除负荷相对于以曝气头曝气为基础的HABAR,最高分别提升1.44、21.22、3.08、52.09 kg/m²/m³。藻类积累方面,MABAR在5个阶段的积累量都高于HABAR,最高提升15.17 mg/cm²。这不但归因于膜曝气良好的无吹脱和高效的碳化能力为自养藻类提供了充足的无机碳,而且膜曝气为一些十分有利于藻类生长的细菌,例如Acidovorax、Rhodobacter和Acinetobacter,提供了良好的生存环境。MABAR不但能够提升去除效能,还能够促使光生物膜反应器抵抗冲击,维持稳定,这对未来光生物反应器的实际应用提供了一种新的运行方式。     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。     

一款含鲜奶面霜缓解皮肤红斑反应的功效评价研究

采用客观仪器评价方法对含鲜奶面霜单次使用后的缓解皮肤红斑反应的功效进行研究。选择30名18~55周岁有效受试者为研究对象,使用胶带粘贴及组胺刺激构建皮肤红斑反应模型,并采用无创仪器的方式检测并记录实验组、安慰剂组、阴性组及空白组受试者在组胺造模前、造模后、涂抹产品后30 min和60 min时的皮肤红斑指数EI值、皮肤敏感度值,采集皮肤图像,通过SPSS数据统计软件对实验结果进行统计分析。结果显示,含鲜奶面霜可以持续改善皮肤红斑指数EI值和皮肤敏感度,缓解由组胺导致的皮肤红晕反应,说明其具有一定的缓解皮肤红斑反应,改善皮肤敏感状态的功能。     

考虑样本类别不平衡的电网故障事件智能识别方法

电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响.