LDPE薄膜雾度和透光率测试的影响因素

本文研究了制样方法、试样划伤、表面污染以及试样厚度等因素对LDPE薄膜透光率和浊度的影响。     

用于图学习的主干图核方法

对于结构化数据的学习是数据挖掘领域一个重要的分支.至今,出现了许多十分优秀的结构化数据学习方法.核方法是其中有效的学习方法之一,文中在G(a)ertner等人研究的基础上,提出了一种主干图核方法.该方法定义了图中重要程度较高的子结构为主干图,它有效地降低了图学习的规模.利用随机路径核函数来定义主干图核函数并对不同阶的主干图给予不同的权重.通过自适应的离散粒子群算法来对核相似矩阵进行学习.实验结果表明,文中方法能够很好地对图数据进行学习.     

基于最少换乘路径选择算法的改进

最短路径是图论研究中一个最基本的算法问题,也是公交出行路线选择系统中的关键技术之一。通过分析研究目前比较流行的最短路径算法,根据人们选择出行路线的心理,提出以最少换乘为第一目标,最短路径为第二目标的思想,并以其作为基准点,对传统的广度优先搜索算法中存在的问题做出适当的改进。     

聚乙烯管材耐压性能实验分析

通过实验测试了聚乙烯管材料的拉伸蠕变性能和耐压性能,分析结果表明,PE100管材料耐蠕变性能优于PE80管材料,其管材耐压性能良好,蠕变性能与耐压性能成正相关关系。     

影响塑料拉伸试验结果的因素

分析了影响塑料拉伸试验结果的因素,除塑料的组成、分子结构和内部缺陷等因素直接影响拉伸性能外,试验仪器、试样制备与处理、试验环境、操作过程、数据处理、人员等因素亦影响试验结果。指出这些外部因素对试验结果的影响经过认真操作和严格控制是可以降低或避免的,从而可提高试验结果的准确性。     

自适应种群的高斯动态粒子群聚类算法①

聚类问题究其根本在于样本之间相似性的定义和聚类效果优劣的评价。粒子群聚类算法以其较好的聚类效果而受到广大研究者的关注。提出了一种新的衡量聚类效果的函数,并对其进行一定的分析。另外,从分析粒子群算法的拓扑结构出发,在高斯动态粒子群算法的基础上,提出了一种自适应种群的高斯动态粒子群聚类算法。实验表明,该衡量函数能够有效地评价聚类效果的优劣,其算法具有良好的聚类效果,在高维数据上表现优良。