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1.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。  相似文献   
2.
低透气性突出煤层顺层钻孔预抽回采工作面瓦斯具有工程量大,抽采效率低等特点,为此,采用顺煤层分段水力压裂实现煤储层增透。寺家庄矿15#煤层属于低透气性突出煤层,在15301工作面开展了顺煤层分段水力压裂强化抽采试验,利用自主研发的拖动式双封隔器分段封孔装备及工艺,满足压裂孔稳定、快速封隔,可实现全孔段分三段及以上逐级开展压裂。对比压裂区和非压裂顺层钻孔瓦斯抽采效果,压裂区平均浓度为35.1%,非压裂区为6.0%,压裂区浓度是非压裂区的5.9倍;压裂区百孔纯量为3.6 m3/min,非压裂区为0.3 m3/min,压裂区百孔纯量是非压裂区的11.2倍。  相似文献   
3.
程文静  余林  程高  钟远红  郑成  毛桃嫣 《化工学报》2021,72(5):2837-2848
以1,3-二(3-缩水甘油醚丙基)-1,1,3,3-四甲基二硅氧烷(EDH)和八甲基环四硅氧烷(D4)为原料合成了端环氧硅油(ETSO),以ETSO为原料与葡甲胺胺化得到中间体有机硅嵌段硅油(PTSO),然后用γ-氯丙基三甲氧基硅烷(CPTSO)季铵化改性制备了Bola有机硅季铵盐(BPTSO)。BPTSO的季铵化过程最优合成工艺条件为:反应温度为80℃,物料摩尔比为n(PTSO)∶n(CPTSO)=1∶1.2,反应时间为3 h,PTSO转化率达98.60%。通过FT-IR、1H NMR、TGA、TEM对BPTSO的结构及BPTSO乳液整理后织物的微观形貌进行了表征。测试结果表明:BPTSO乳液的表面张力γ 为29.4 mN/m,临界胶束浓度CMC为0.036 mmol/L,具有囊泡结构和优越的稳定性,经BPTSO乳液整理后的棉织物具有优异的柔软度、白度及亲水性,当BPTSO乳液的用量为60 g/L时,对棉织物的增深率可达到46.5%。  相似文献   
4.
基于基本粒子群算法易陷入局部最优的不足,提出一种基于莱维飞行的改进简化粒子群算法LISPSO(An Improved and Simplified Particle Swarm Optimization algorithm based on Levy flight)。简化粒子群算法舍去更新公式中的速度项,仅由位置项控制其进化方向。在简化粒子群算法SPSO(Simplified Particle Swarm Optimization)的基础上,采用带有随机性的非线性递减惯性权重动态地更新每个粒子的位置。算法又融合了基于相似度及聚集度分析的莱维飞行。粒子与最优粒子间的相似度越高,或者粒子间的聚集度越高,则粒子利用莱维飞行来重新更新位置的概率也就越大,有效地帮助粒子逃离局部最优。利用matlab语言对11个测试函数进行算法仿真,结果表明,改进的算法在求解精度和收敛速度上有显著的改善。另外,将LISPSO算法应用于求解min-max-min问题,实验结果显示,改进算法在求解效果上明显优于其他对比算法。  相似文献   
5.
为精确建立分割粒径与旋风分离器结构参数和操作参数之间的复杂映射关系,发展了基于数据驱动的BP神经网络(BPNN)的分割粒径模型。使用全局量纲分析,提出环形空间雷诺数、表征旋风分离器本体尺寸影响的量纲为1数和排气芯管插入深度尺寸比作为网络输入参数,表征空气动力等效分割粒径大小的量纲为1尺寸作为网络输出参数,分别确定了训练算法和隐含层神经元个数对BPNN分割粒径模型预测精度的影响。结果表明:贝叶斯正则化算法优于L-M算法和拟牛顿算法,并在隐含层神经元个数为7时达到最优预测性能。与理论模型、半经验模型和多元回归模型进行比较,结果表明,贝叶斯正则化BPNN分割粒径模型展现出了较好的预测能力和泛化性能,模型预测的均方误差为0.136、决定系数为0.975。  相似文献   
6.
针对现有的动态手势识别3D卷积方法计算参数量大和对2D卷积长时间序列的空时特征难以提取的问题,提出一种基于2D卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的提取时空域特征的动态手势识别方法。首先基于2D卷积神经网络提取空域特征,再通过长短期记忆网络进行序列图像时序上的相互关联提取时间维度上的信息。为验证算法的有效性,使用自采集的7种动态手势动作和IsoGD公开数据集对本文所提算法进行验证。实验结果表明,在线增强算法下实验在自采集的动态手势集上的识别率达到87.14%。在IsoGD公开数据集上的识别率达到57.89%,相对于现有的其他方法有所提升。  相似文献   
7.
在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。  相似文献   
8.
Mitigating gibbsite particle cracking and breakage during industrial alumina production can increase the quality of smelter grade alumina product by reducing the ultrafine particle content. Therefore, it is essential to investigate the particle cracking during static calcination and the breakage of calcined gibbsite particles under external force. In this work, we investigated the impact of the calcination ramping rate and the crystallite size on gibbsite particle cracking during static calcination. A slow ramping rate and a large pristine crystallite size tend to increase particle cracking. Apart from the study of particle cracking behaviour, we also investigated the breakage of calcined gibbsite particle under external force. Cracks on the particle surface can initiate breakage within the crystallite and along the grain boundary under external force. The breakage within crystallite occurs as the cleavage of the crystallite, while the breakage along the grain boundary leads to the shedding of a whole crystallite. We further explored the factors influencing the strength of calcined gibbsite particles. With increasing calcination temperature, the strength of particle increases when gibbsite converts to boehmite, and then decreases when boehmite converts into amorphous alumina. Particles containing smaller crystallites and calcined with fast ramping rates exhibit higher resistance to breakage.  相似文献   
9.
孙大吟  叶一兰  梁福鑫  杨振忠 《化工学报》2021,72(12):6203-6215
Janus颗粒乳化剂兼具分子表面活性剂的双亲特性及均质固体颗粒的Pickering效应,能高效稳定乳化体系,为界面操控及其功能化、功能物质递送到界面提供新工具。以发展Janus颗粒乳化剂为工具,以软物质界面工程为对象,将为材料学与多领域的交叉融合提供新机遇。组成、尺寸、微结构是精细调控Janus颗粒乳化剂的关键。已实现了磁响应性Janus颗粒的规模化制备,在乳化体系的深度处理方面显示了优势。近年来新发展的高分子单链颗粒及其杂化胶体极大丰富了Janus材料种类,为微尺度工程提供新手段。多尺度Janus颗粒乳化剂可作为强有力工具用于解决界面工程问题。  相似文献   
10.
A new type of bamboo biochar (BC) loaded TiO2-SnO2 particle electrode was prepared and characterized by SEM, FT-IR, BET and XRD for efficient treatment of the coking wastewater in a three-dimensional electrochemical reaction system(3DERs). The results showed that bamboo biochar had a dense microporous space structure, and a significant amount of Ti-Sn oxides existed on the surface and in the interior of the BC. The removal rates of COD and DOC in coking wastewater reached to 73.96% and 66.72% respectively, and UV254 reduced from 6.65 cm-1 to 3.00 cm-1 by the electrolysis treatment of 150 min at the current density of 30 mA/cm2. The three-dimensional fluorescence spectra indicated that the most of the soluble organic compounds and soluble microbial by-products were degraded and transformed. The addition of Ti and Sn enhanced the efficacy of the electrooxidation, electro-adsorption and electrocatalytic behavior of the BC particle electrodes, which improved the treatment effect on coking wastewater in the 3DERs. In addition, this study provides the possibility of basic research for the engineering practice of electrochemical oxidation treatment of coking wastewater.  相似文献   
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