数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术，本文结合提出了评价聚类算法好坏的5个标准，基于这5个标准，对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析，以便于人们更容易，更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。     

2012年我国黄淮麦区强筋小麦品质状况研究

通过对黄淮麦区2012年收获的313份高产强筋小麦样品进行全面分析和评价,结果表明,小麦样品的千粒重平均值为(39.38±4.12)g,容重平均值为(794.03±21.07)g/L,籽粒硬度指数平均值为(65.82±5.64)%,粗蛋白质含量平均值为(15.51±1.26)%,湿面筋平均值含量为(36.05±4.58)%,面筋指数平均值为(77.08±23.14)%,降落数值平均值为(374.76±46.06)s,沉降值数平均值为(43.21±10.05)mL,吸水率平均值为(61.08±2.98)%,形成时间平均值为(9.77±9.90)min,稳定时间平均值为(16.74±10.76)min,弱化度平均值为(47.08±25.92)BU,最大拉伸阻力平均值为(515.91±220.19)E.U.,延伸度平均值为(165.67±24.65)mm。     

铜扁线连续挤压缺陷分析及工模具的优化

针对铜材厂连续挤压铜扁线出现的几种常见缺陷,通过DEFORM软件进行铜扁线连续挤压过程模拟。对连续挤压过程中出现的坯料后移,坯料咬入困难、坯料拱起以及产生溢料等缺陷问题进行数值模拟分析,进而找出切实可行的解决方案,如挤压轮轮槽的改进、堵头的改进和工艺参数的优化等,缩短了试验周期,大大降低实验成本;用于生产实践,克服了缺陷,生产出了合格产品,取得了良好的经济效益。     

核桃油贮藏过程抗氧化能力的研究

以核桃油为试验原料,研究了核桃油在氧化过程中的抗氧化活性的变化。结果表明:未曾氧化的核桃油抗氧化活性较好,核桃油对DPPH·自由基的抑制率随着核桃油样品浓度的增加而不断增强,147.0 mg/m L质量浓度的核桃油清除DPPH·自由基能力为50%;340.83 mg/m L质量浓度的核桃油清除羟基自由基的能力为50%;1.0 mg/m L质量浓度的核桃油对超氧阴离子自由基的平均清除率与1.0 mg/m L质量浓度的Vc相当。而经氧化后的核桃油清除DPPH·自由基和·OH自由基的能力明显降低,相同浓度不同氧化时间的核桃油样品对超氧阴离子自由基的清除能力,随着氧化时间的增长而逐渐下降,但氧化时间越短核桃油对O2-·的抑制率越好,当氧化时间为30天时,核桃油对O2-·的平均抑制率从55.53%降到15.43%。总之,未曾氧化的核桃油的抗氧化物活性较好,随着氧化时间的增加核桃油对以上三种自由基的清除能力逐渐降低。     

几个鲜食葡萄品种抗盐性比较研究

采用盆栽试验的方法,研究了盐胁迫对几种鲜食葡萄品种的电导率、丙二醛含量、超氧化物歧化酶和过氧化物酶含量的影响。结果表明:不同鲜食葡萄品种抗盐性存在着明显的差别,它们抗盐性强弱依次为矢富罗莎京秀红地球美人指乍娜奥古斯特。     

基于多粒度的Transformer目标检测算法

与其他尺度目标不同,小目标具有携带语义信息和训练样本数量较少等特点。因此,当前目标检测算法存在小目标检测精度较低的问题。针对该问题,提出了基于多粒度的Transformer目标检测算法。首先,采用多粒度思想,设计了一种新的Transformer序列化方法,从粗到细逐个粒度地预测目标位置,从而提升模型的目标定位效果。然后,基于三支决策思想,细粒度挖掘小目标样本和常规尺度目标样本,从而增加小目标样本和难例负样本数量。最后,实验结果表明,在COCO数据集上,该算法的小目标检测精度(APs)达到了31.5%,平均检测精度(mAP)达到了49.1%;相比基线模型,AP_S提升了1.4%,mAP提升了2.2%;改进后的算法有效地提升了小目标检测效果,并显著提高了目标检测的整体精度。     

浅议工程承包模式的发展

分析了工程承包市场的现状,阐述了传统工程承包模式的特点,并且分析了当前工程承包模式新发展的三个阶段,着重论述了DB,EPC,MC,BOT,PPT等新型承包模式,以促进工程承包模式的发展。     

抓好建设项目安全设施"三同时"

阐述了加强建设项目安全设施“三同时”工作的主要内容及其目的、重要意义,提出只有建设项目安全设施“三同时”的保证措施得到贯彻落实,才能确保建设项目建成后能达到安全生产条件。     

数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘中的核心技术,虽然聚类算法已被广泛深入的研究,但其应用在数据挖掘领域时间不长,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户、为了更好的使用这些算法,综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中近几年提出的常用聚类方法作了比较分析,以利于人们更容易、更快速的找到一种适用于特定问题的聚类算法。