均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。     

聚丙烯的物理改性

介绍了聚丙烯物理改性的各种方法（包括共混、填充、增强）,综述了聚丙烯物理改性研究的最新成果和进展。     

基于差异半监督学习的相关理论分析

基于差异的半监督学习属于半监督学习和集成学习的结合,是近年来机器学习领域的研究热点.但相关的理论研究较缺乏,且都未考虑存在分布噪声的情况.文中首先针对基于差异的半监督学习的特点,定义一种分类噪声和分布噪声的混合噪声(HCAD).其次给出算法在HCAD噪声下的可能近似正确(PAC)理论分析及其应用实例.最后基于投票边缘函数,推导出在HCAD噪声下多分类器系统的泛化误差上界,并给出相关证明.文中开展的理论研究可用于设计基于差异的半监督学习算法及评估算法的泛化能力,具有广阔的应用前景.     

基于语义分类的比较句识别与比较要素抽取研究

比较是人们常用的评估不同事物优劣、异同的表达方式,利用机器识别比较句并进一步抽取比较要素是语言信息处理领域一项新颖又有实用价值的课题。该文依据比较句与比较要素之间是一种“你中有我,我中有你”的共生关系,将比较句识别与比较要素抽取两个任务合二为一完成;根据词意分类,构建由领域词典、情感词典、标记词典、普通词典构成的词典系统;根据汉语比较句句义分类,构建比较句识别与比较要素抽取规则库。以第四届中文倾向性评测(COAE2012)发布的测试语料为实验对象,该系统取得了较好的实验(评测)结果。     

非牛顿流体自然收敛半角方程的实验验证

引言非牛顿流体从大截面流道进入小截面流道时形成的收敛流动，是工业过程中常见的流型，如石油输运、聚合物加工过程等．流体的自然收敛角定量地描述了流体在流道入口前区的流动形态．在先前的工作中，作者应用最小能原理，导出非牛顿流体自然收敛半角方程式中，e是Bagley校正因子，n是非牛顿指数，是与流体的粘附性能有关的系数．聚合物熔体属于典型的非牛顿流体．本工作中，拟在考察聚乙烯熔体于毛细管挤出过程中流变行为的基础上，对方程（2）作初步验证1实验1.1原材料选用高密度聚乙烯（HDPE）和低密度聚乙烯（LDPE）作为试样材料…     

基于增强现实的安卓英语单词识记软件的设计与实现

随着移动智能手机的发展,利用增强现实技术在Android系统中开发教育相关的学习软件,在移动便携、情景学习和人机交互等方面具有突出优势。该文以针对中小学生的英语学习软件为例,详细论述了使用NyARToolkit在Android平台上进行软件开发的过程以及关键技术的实现方法,积极探索了增强现实技术在教育学习领域的应用和需求,本项目实例结果验证了将增强现实技术应用于教育领域的可行性。     

城市污泥流化床中低温空气气化及重金属迁移特性

利用自行搭建的流化床热态实验装置，系统研究了污泥的中低温气化及重金属迁移特性。研究表明，对冷煤气效率和碳转化率影响最大的是气化温度，其次是空气当量比，而一二次风配比和流化数影响较弱。污泥中低温气化的焦油产率较之高温气化明显增加。随着二次风占比和空气当量比的提高，焦油产率单调下降。气化温度由600℃升至850℃，冷煤气效率和碳转化率均呈升高趋势；空气当量比由0.2升至0.4，冷煤气效率呈先升高后下降的趋势，在0.3时达到最大值，而碳转化率则呈单调升高趋势。随着气化温度的升高，污泥中重金属转移至产气、焦油及飞灰的迁移率升高。随着空气当量比的升高，Ni、Cu的迁移率降低，Cr升高，Cd、Zn、As和Pb等其他重金属的迁移率几乎不变。     

信息与计算科学专业实践教学体系创新研究探析

结合专业建设对信息与计算科学专业实践教学的现状及存在的主要问题进行了分析,同时就信息与计算科学专业实践教学体系的主要内容、总体设计和组织管理方面进行了探讨,提出了按模块分层次构建实践教学内容体系的设想,对信息与计算科学专业实践教学有一定的指导意义。     

线性红利下带干扰的复合Poisson风险模型

在线性红利下将保单到达过程推广为Poisson过程,并通过添加Brownian运动来刻画保险公司不确定的收益和付款,建立线性红利下带干扰的复合Poisson风险模型.运用鞅方法得出了破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,并给出了生存概率满足的积分—微分方程。     

基于改进的PSO算法的神经网络相关性剪枝优化*

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的分期变异微粒群优化算法（SMPSO）的神经网络相关性剪枝优化方法。SMPSO在初期使适应度过低的微粒发生变异,在后期使停滞代数过高的个体极值和全局极值发生变异,后将SMPSO用于优化神经网络相关性剪枝算法。实验结果表明,该方法与采用BP算法及标准PSO算法进行相关性剪枝相比,在训练收敛速度、剪枝效率及分类正确率三方面都有较大提高。