Effect of Resins on Asphaltene Self‐Association and Solubility

In previous studies, asphaltenes and resins have been treated as two distinct fractions of a crude oil. The asphaltenes were assumed to be the only self‐associating fraction. However, there is evidence that resins also participate in this self‐association. In this study, molar masses of mixtures of asphaltenes and resins were measured with vapour pressure osmometry. Precipitation from the same mixtures dispersed in solutions of toluene and pentane were also measured. The data were modelled with previously developed self‐association and precipitation models. Model results with asphaltenes and resins characterized as a single distribution and as individual components are compared. The data and the modelling suggest that asphaltenes and resins are better characterized as a single distribution of self‐associating components.     

数字识别算法研究

对数字识别算法进行了深入的研究,提出了切割法,并且在此基础上进行了相应的改进,进而介绍了边缘跟踪法。为了提高跟踪的效率,在边缘跟踪法的跟踪过程中引进了迷宫算法。通过建立了相应的算法模型,分析了各自算法对数字识别的影响。实验结果表明,边缘跟踪法对数字的识别率可以达到95%左右,而切割法对数字的识别率则只能达到70%左右。因此边缘跟踪法比切割法在数字识别中存在着精度高、准确性好等优点。     

基于小波变换的模糊航迹关联算法

航迹关联是实现分布式多传感器信息融合的关键技术.针对传统的模糊关联算法正确关联率低的问题,基于小波变换对传统的模糊关联算法进行了改进,提出一种新的航迹关联算法.首先,通过小波分析对目标航迹数据序列进行处理,获取新的航迹特征;然后,采用模糊均值聚类法确立隶属度函数、综合相似度和阈值判决准则,完成对已获取的新航迹特征的分类关联.仿真实验表明：与模糊算法相比,该算法的正确关联率提高约0.30.     

基于MVEKF的测向交叉定位跟踪算法

测向交叉定位能够根据两个或多个测量站对同一目标辐射源测得的方位信息,采用最佳状态估计法确定出目标辐射源的位置．针对扩展卡尔曼滤波（EKF）算法存在受初值、测量噪声影响大等缺点,将一种新的修正协方差的扩展卡尔曼滤波（MVEKF）算法应用到固定双站测向交叉定位中,可以提高收敛速度和定位精度．通过与EKF的仿真对比,验证了该算法具有更好的跟踪性能．     

Generating Rare Association Rules Using the Minimal Rare Itemsets Family

Rare association rules correspond to rare, or infrequent, itemsets, as opposed to frequent ones that are targeted by conventional pattern miners. Rare rules reflect regularities of local, rather than global, scope that can nevertheless provide valuable insights to an expert, especially in areas such as genetics and medical diagnosis where some specific deviations/illnesses occur only in a small number of cases. The work presented here is motivated by the long-standing open question of efficiently mining strong rare rules, i.e., rules with high confidence and low support. We also propose an efficient solution for finding the set of minimal rare itemsets. This set serves as a basis for generating rare association rules.     

车轨桥振动系统垂向模型和空间模型的比较

分别建立了车辆-轨道-桥梁系统的垂向耦合振动模型和空间耦合振动模型,并通过功率普密度得到轨道高低不平顺的时域模拟样本,以其作为激励,分析两种模型下车辆-轨道-桥梁耦合振动系统的振动响应。通过对比相同轨道高低不平顺激励下垂向振动模型和空间振动模型的垂向振动响应计算结果,分析了两种模型的优缺点和适用性。     

双聚类的关联规则挖掘方法

为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性.     

穿地龙机器人轨迹规划及其运动过程仿真研究

以建立的"穿地龙"机器人轨迹规划数学模型为计算机仿真模型,对"穿地龙"机器人工作时的运动过程进行了计算机仿真研究,编制了大量仿真程序,获得了较好的仿真结果.通过运行仿真程序,可以在计算机上直接观察到"穿地龙"机器人运动的过程.进行"穿地龙"机器人运动学、动力学仿真,该研究工作为改进"穿地龙"机器人试验样机设计,并为设计"穿地龙"机器人工作用机和进行"穿地龙"机器人的应用分析提供了一定的条件.     

基于关联规则挖掘的课程相关性研究与应用

应用关联规则挖掘对高校课程相关性进行了研究．将某高校的毕业生成绩数据库经过预处理之后,采用不设定成绩界限的方法,用改进的Apriori算法进行挖掘．不仅能挖掘出成绩为优时的课程相关规则,还能发现若某些课程成绩差,则其他课程成绩也为差的规则,可以为学分制体系下学生选课和管理者进行决策等提供参考．     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.