水产品及养殖水中丁香酚类化合物风险研究

目的 检测水产品及养殖水中丁香酚类化合物。方法 应用食品补充检验方法BJS 201908《水产品及水中丁香酚类化合物的测定》，以海水鱼、淡水鱼、海水虾、淡水虾及养殖水作为基质，测定6种丁香酚类化合物的含量。结果 通过对实际样品测定后发现，在水产品中检出了丁香酚类化合物，主要为丁香酚，检出率为28.9%，其中海水鱼相对突出。结论 本研究为丁香酚作为渔用麻醉剂提供了方法论，为丁香酚类化合物在水产运输的合理使用提供理论依据。     

Modification of the Wu-Mendel approach for linguistic summarization

This paper presents versatile modification of the Wu-Mendel approach for linguistic summarisation and concentrates on eliminating the following main drawbacks of the approach: significant user/expert involvement, significant and rapidly increasing computational cost, some flaws in quality measures formulae. The techniques and formulae proposed to eliminate the aforesaid drawbacks are put through the experimental verification process involving several real-world datasets. The results of the experimental verification demonstrate the increased efficiency and effectiveness of the modified Wu-Mendel approach for linguistic summarisation.     

Title加TextRank抽取关键句的情感分类研究

考虑到不同句子对判断文档情感倾向的重要程度不同，因而区分文档的关键句和细节句将有助于提高情感分类的性能。同时，考虑到Title和上下文信息，提出了一种基于Title和加权TextRank抽取关键句的情感分析方法SKTT，实现了高效的情感分析。根据文档Title的情感权重计算Title贡献度，考虑到标点和语义规则对情感倾向的影响；根据加权TextRank算法思想，在文档正文中构建了一个情感句有向图来提取关键句；计算所有关键句的情感倾向进行情感分类。在4个领域上进行实验，实验结果表明，该SKTT方法性能明显优于Baseline，具有高效性。     

基于Apriori算法的食品抽检数据的关联规则挖掘

目的 为了发现检测数据的不合格项目之间有意义的关联规则, 并对挖掘出的关联规则进行分析解读, 进一步发掘了食品抽检数据的价值, 从而对食品安全监管具有一定的指导意义。方法 本文对利用Apriori算法对2015~2019年间山东食品药品监督管理局网站公布的食品安全抽检数据的不合格项目进行了关联规则挖掘。结果 通过挖掘得出最符合要求的10条规则。结论 利用关联规则挖掘算法对食品检验数据进行挖掘, 能够挖掘出有价值、有意义的规则, 对食品安全管理具有指导意义, 从中也可以看出数据挖掘技术在食品安全数据挖掘分析中具有广阔的应用前景。     

混流式水泵水轮机轴向水推力计算方法

混流式水泵水轮机的轴向水推力对机组的结构设计和安全运行影响重大,但关于水推力精确计算的研究较少。对此,首先理论上阐释了轴向水推力的组成成分并进行各成分的机理分析。依靠CFD分析技术和相关测试技术进一步对某混流式蓄能机组的轴向水推力进行了数值计算和两个方案的现场测试,经过相互分析验证比较,最终掌握了混流式水泵水轮机轴向水推力的变化规律并提供了一种较为准确的计算方法。研究成果为深入分析奠定了基础。     

基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究

针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。     

Permittivity of polycrystal: Laminar structure

A simple model of the laminar polycrystal is constructed that can be solved analytically and it also provides various mixing formulas. The polycrystal structure is composed of the layers, which represent rotated anisotropic crystallites. The dielectric response of such structure is much more complex comparing with the response of the layered structure built up of the isotropic materials. The general formal expressions for the effective permittivity were derived. The micro-geometry is determined by the distribution function of the crystal orientations. The effective permittivity can be controlled by variation of the distribution function. By discussing three examples it was shown that the uniform distribution of 2D rotations, as well as uniform 3D rotations, leads to the logarithmic-like mixing law of the effective permittivity.     

Discovery of path-attribute dependency in manufacturing environments: A process mining approach

The more knowledge industrial practitioners detain of their production processes, the more they are capable of performing process improvements. Nonetheless, there may exist process characteristics and dependencies that are not easily extractable from business models, such as routing dependent attributes. This paper introduces an algorithm-driven framework to establish whether process path decisions influence the attributes in non-direct sequences, e.g., deploying machine A instead of machine B affects the % of rejected parts on the process, 4 stages down the line. This problem is shown to bears similarities with sequential pattern mining problems. The basis of the solution framework relies on process mining and data mining techniques. The approach proposed is applied on a real industrial log, unveiling deficiencies in the system and providing further improvement recommendations.     

基于改进关联规则算法的警情数据分析

针对传统Apriori算法挖掘警情数据的缺点，提出一种改进的Apriori算法。该算法首先在关联规则发现阶段引入权值参数，设计支持度阈值函数，以挖掘不常发生的重大案情发生规律；然后提出一种压缩矩阵优化算法，将数据压缩存储在只有0或1的矩阵中，并用2个数组来记录矩阵中每一行及每一列1的总数，可多次压缩矩阵，提升挖掘效率；最后将改进的算法用于实际的警情数据挖掘分析，给出关联规则挖掘结果。实验表明，改进算法不仅执行效率较传统算法有所提升，且针对警情数据的挖掘结果准确性也有所提高。