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KNN算法是一种简单、有效且易于实现的分类算法,可用于类域较大的分类。近年来对KNN算法的研究偏向于静态大数据集,不过,在越来越多的情况下要用KNN算法在线实时处理流数据。考虑到流式数据流量大,连续且快速,不易存储和恢复等特性,以及流处理系统Storm对流数据处理具有实时性、可靠性的特点,提出了基于Storm的流数据KNN分类算法,该算法首先对整个样本集进行划分,形成多个片集,然后计算出待分类向量在各片集上的[K]近邻,最后再将所有片集[K]近邻归约得出整体[K]近邻,实现待分类向量的分类。实验结果表明,基于Storm的流数据KNN分类算法能够满足大数据背景下对流数据分类的高吞吐量、可扩展性、实时性和准确性的要求。 相似文献
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建立了抑制型电导离子色谱法同时分离检测大蒜鳞茎中F~-,Cl~-,NO_3~-,NO_2~-,Br~-,SO_4~(2-)和PO_4~(3-) 7种无机阴离子含量的测定方法。样品经破碎提取后,用C_(18)固相萃取小柱分离净化,以Na_2CO_3和NaHCO_3为淋洗液,Ion Pac AS14离子色谱柱分离,外标法定量。结果显示:7种阴离子在0.1~150mg/L范围内线性关系良好,相关系数r0.999,检测限为0.02~0.7 mg/L,加标回收率为92%~103%。该方法灵敏度高,重现性好,操作简便,分析效率高,适用于大蒜鳞茎中常规无机阴离子的检测。 相似文献
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目的建立高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC)测定三七类保健食品中三七皂苷R_1、人参皂苷Rg_1、人参皂苷Rg_2、人参皂苷Rb_1、人参皂苷Rd和人参皂苷Re含量的分析方法。方法用Kromasil 100-5-C_(18)(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱,以乙腈(A)-水(B)为流动相,梯度洗脱(0~25 min,17%A→19%A;25~45 min,19%A→29%A;45~55 min,29%A;55~95 min,29%A→40%A;95~97 min,40%A;97~100 min,40%A→17%A),流速1.0 mL/min,检测波长203 nm,柱温40℃。结果三七皂苷R_1、人参皂苷Rg_1、Re、Rg_2、Rb_1、Rd分别在4.060~203.0,4.818~240.9,4.154~207.7,4.282~214.1,3.894~194.7,4.124~206.2μg/mL浓度范围内线性关系良好,相关系数都在0.9985以上。该方法 6种皂苷平均回收率均高于93.4%,相对标准偏差(relative standard deviation,RSD)小于2.5%。结论本法准确可靠、灵敏度高、重现性好,可作为含三七类保健食品的质量控制方法。 相似文献
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