肠衣中氯霉素残留量检测的研究

研究了应用酶联免疫反应方法(ELISA)，检测进出境肠衣中氯霉素残留置的制样和运用德国R-Biopharm公司的氯霉素残留测定试剂盒测定氯霉素残留量的具体操作方法及注意事项，可将氯霉素检测下限达到0.1μg/kg。     

独立学院“3+1”模式下毕业设计环节的研究

独立学院的培养目标是高级技术应用型人才,"3+1"教学模式下毕业设计的改革是对人才培养模式的新尝试,它结合学校和企业优势及需求,能有效提高了学生的实践能力,促进学生的就业。     

基于时间序列分析的DNS服务器的DDoS攻击检测

分析了针对DNS服务器DDoS攻击的特征,提出了一种基于攻击流特征(AFC)时间序列的DDoS攻击检测方法.通过自适应自回归模型的参数拟合,将AFC时间序列变换为多维空间内的自适应自回归AAR模型参数向量序列,然后使用支持向量机进行分类.实验结果表明,该方法能有效检测针对DNS服务器的DDoS攻击.     

具有强解释性的贝叶斯MA型模糊系统

提出用于规则前件学习的中心点交叉涌现的大间隔贝叶斯模糊聚类(CECLM-BFC)算法.考虑不同样本间聚类中心的排斥作用使得聚类中心间距最大化,并采用粒子滤波方法在不同类别样本中交替执行,自动求解出最优聚类结果,包括聚类数、模糊隶属度和聚类中心.在模糊规则后件参数学习上使用分类面大间隔的策略,以MA型模糊系统为研究对象构造具有强解释性的贝叶斯MA型模糊系统(BMA-FS).实验结果表明,BMA-FS能够取得令人满意的分类性能,且模糊规则具有高度的解释性.     

面向大规模噪声数据的软性核凸包支持向量机

现有的面向大规模数据分类的支持向量机（support vector machine,SVM）对噪声样本敏感,针对这一问题,通过定义软性核凸包和引入pinball损失函数,提出了一种新的软性核凸包支持向量机（soft kernel convex hull support vector machine for large scale noisy datasets,SCH-SVM）.SCH-SVM首先定义了软性核凸包的概念,然后选择出能代表样本在核空间几何轮廓的软性核凸包向量,再将其对应的原始空间样本作为训练样本并基于pinball损失函数来寻找两类软性核凸包之间的最大分位数距离.相关理论和实验结果亦证明了所提分类器在训练时间,抗噪能力和支持向量数上的有效性.     

基于存在市场竞争的电子商务下定价和退货价格模型研究

以商品价格和退货退款为决策变量,建立企业利润最大化模型,以此为依据企业可获得最优的定价和退货退款比例,得到了在特定市场反应参数下的最优价格以及最优退货策略.在模型中考虑到了市场竞争对利润的影响.通过分析市场反映参数得出了一些具有实际操作意义的应用策略.     

一种快速点模型去噪方法

消除噪声是构造完美三维模型过程中必不可少的一步.胡国飞等提出了基于三维mean-shift过程的各向异性点模型去噪算法但该算法效率较低,为此提出用准柯西函数取代该算法所采用的高斯函数,提高了算法效率.实验结果表明,此方法能在有效剔除点模型表面噪声的同时较好地保持表面的尖锐特征.     

鲁棒的二维Renyi嫡图像闭值分割快速算法

二维Renyi熵阈值分割算法是经典的图像阈值分割方法,但其性能对椒盐噪声较敏感。针对此不足,引入图像滤波中对椒盐噪声有较好鲁棒性的中值滤波技术,提出了新的二维直方图构造方法。为了进一步提高算法效率,分析了阈值分割目标函数的特点,使用惯性权重递增的粒子群算法对其进行优化。通过实验与原方法比较说明了此方法的优越性。     

集成电路Cu互连线的XRD研究

对硫酸盐体系中电镀得到的Cu镀层,使用XBD研究不同电沉积条件、不同衬底和不同厚度镀层的织构情况和择优取向.对比了直流电镀和脉冲电镀在有添加剂和无添加剂条件下的织构情况.实验结果表明,对于在各种条件下获得的1 μm Cu镀层,均呈现(111)晶面择优,这样的镀层在集成电路Cu互连线中有较好的抗电迁移性能.     

具备视角协同学习能力的多视角TSK型模糊系统

传统模糊系统建模方法本质上是一种单视角学习模式,面向适合多视角处理的场景时,它们通常只能将每一视角割裂开来进行独立建模,这导致其所得系统泛化性能往往不令人满意。针对此缺陷,该文探讨具备多视角学习能力的模糊系统建模方法。为此,基于经典的L2型TSK模糊系统,通过引入具备多视角学习能力的协同学习项,该文提出了核心的多视角TSK型模糊系统(MV-TSK-FS)建模方法。MV-TSK-FS不仅能有效地利用各视角不同特征构成的独立样本信息,还能充分地利用各视角间由于相互关联而存在内在信息,以最终达到提高系统泛化性能的效果。在模拟数据集与真实数据集上的实验结果验证了较之于传统单视角模糊建模方法该多视角模糊系统有着更好的泛化性和适用性。