基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法

针对在生物信息网络中对复杂和大规模的数据集进行挖掘时所出现的算法挖掘精度低、运行速度慢、内存占用大等问题,提出一种基于关联规则映射的生物信息网络多维数据挖掘算法.该算法结合网络数据集之间的关联映射关系,从而确定网络数据集的关联规则,并引入挖掘因子和相对误差来提高算法的挖掘精度;根据多维子空间中数据集之间的关联程度进行子空间区分以及子空间内数据集区分,从而实现对不同数据集的有效挖掘.在实验中,对不同数据集数量下的算法内存占用情况、算法挖掘精度、算法运行时间进行仿真,从实验结果可以看出基于关联规则映射的挖掘算法可以有效地提高挖掘精度,在减少内存占用和提升计算速度上也具有一定的优势.     

存储一致性模型研究

讨论了分布式共享存储系统（Ｄ Ｓ Ｍ）的通用结构及页面管理机制,给出了各种存储一致性模型的正确性条件,并以互斥问题为例,说明了在分布式环境下编程的一些特点,最后,基于作者本人的工作,还讨论了如何提高Ｄ Ｓ Ｍ 系统性能的问题。     

手机发送WAP邮件

介绍了基于ASP WML,利用JMail组件实现手机发送WAP邮件的功能,解决了中文邮件内容传递中的乱码问题并提供了具体实现代码及测试办法.     

一种神经形态马赫数PID自适应控制器研究

本文从自适应控制和优化学习算法的角度出发，将传统的PID控制和神经网络BP算法相结合，构造了具有自适应、自学习功能的神经形态PID自适应马赫数控制器(NNCPID)。通过对网络控制模型的训练、学习和系统仿真，验证了该NNCPID控制器在改善马赫数控制性能、提高系统实时性、鲁棒性等方面，具有很大的优越性。     

稠油催化改质降粘的实验研究

制备了4种油溶性过渡金属石油酸盐催化剂,进行了室内稠油催化改质降黏实验,评选出了最优催化剂及其最佳反应条件。结果表明,在石油酸铁质量分数为0.12%、改质温度365℃、改质时间40 min的条件下,可使鲁克沁稠油黏度从17 460降至125 mPa·s,降黏率达99.28%。改质稠油饱和分增加了17.61%,胶质减少了18.55%,350、500℃以下馏分分别增加了9.82%、29.45%。改质油轻组分的增加便于稠油降黏和管输,降低了能耗。     

柴油气-液-固催化氧化脱硫研究

从七种金属无机盐和氧化物中筛选出较优的柴油氧化脱硫催化剂,通过采用纯氧和优选催化剂及不同萃取剂对柴油进行气-液-固三相催化氧化脱硫研究.实验表明,选用Al2O3作氧化催化剂,以含水糠醛溶液作脱硫萃取剂,在搅拌速度700 r/min、催化剂用量5%(W)、反应温度140℃、氧化时间90 min和充氧压力0.6 MPa的操作条件下,对直馏柴油进行催化氧化脱硫,其硫含量由1 441 μg/g降到262 μg/g,脱硫率达到81.8%.