大麻种子含油量及油脂脂肪酸组成分析

为探明大麻种子油开发利用价值,采取索氏抽提法和气相色谱法对大麻种子含油量、脂肪酸组成及其相关性进行了研究与分析。结果表明:大麻种子含油量较高,最高达36.10%,其中超过34.20%的品种达5个;大麻种子油主要由棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、γ-亚麻酸和α-亚麻酸等组成,其中不饱和脂肪酸含量为86.89%~98.79%,均值达89.50%;大麻种子油多不饱和脂肪酸含量丰富,均值达77.05%,其中亚油酸含量超过59%的有4个品种;亚麻酸含量均值达19.90%,其中α-亚麻酸大于20%的品种达5个。相关分析表明,大麻种子含油量与油中亚油酸、α-亚麻酸存在负相关,与油酸和γ-亚麻酸呈正相关,其中与α-亚麻酸达显著水平。综合分析可见,大麻种子油具有较高含油量和丰富不饱和脂肪酸,其亚麻酸含量明显优于大多食用植物油的,具有较好开发利用前景。云麻6号的亚油酸和α-亚麻酸及云麻4号的γ-亚麻酸含量均极为丰富,显著高于其他品种,表明这两个品种在开发相应高脂肪酸保健食品、特种植物油和品质育种研究等方面具有重要应用价值。     

基于Web的实例扩展与属性值扩充方法

实例扩展与属性值扩充是Web抽取与集成领域中的一个重要研究课题,将Web数据列表和实例建模成二分图,根据扩展实例的质量分数,对扩展集合进行迭代更新直到扩展集合的质量分数最大,且扩展集合不再更新来实现实例的扩展。同时,为了完善扩展实例的属性信息,对结构化数值属性或离散属性进行抽取,提出了基于整数线性规划的属性值扩充方法。实验表明,与以前的方法相比,本方法能更好地处理含有噪声数据的Web网页,并提高了抽取的准确率和召回率。     

基于RKNN的选址算法及其应用研究

为了使各个设施的整体利用效果最佳, 结合空间位置影响力查询技术, 提出了基于RKNN的选址算法。针对空间对象对空间位置的贡献具有多重性, 建立了一种新的空间位置影响力的度量模型, 该模型更加符合实际应用情况; 然后, 利用该模型计算选址方案中各个设施的影响力, 并引入均衡系数评价选址方案的合理性, 均衡系数越小, 方案越合理。实际应用表明基于RKNN的选址算法使村镇基础设施的选址更加合理、有效。     

交通网络中出现阻塞路径情况下增量路径查找算法

目的解决车辆在行驶过程中,在原路径出现阻塞的情况下,如何增量查找最优路径．方法在A^＊算法基础之上,采用当前点增量更新、阻塞点增量更新等策略查找最优路径,并通过对不同策略查询结果的比较,得出最佳方案．结果该算法减少了遍历的交通网络节点数量,当阻塞点远小于路径总长时,受影响的集合远小于原数据集合．结论实验表明,该算法在有阻塞路径的情况发生时,具有更高的查询效率和更少的磁盘访问次数,满足了实际应用的需求．     

苎麻纤维品质综合改良的初步探讨

本文从苎麻生产的基本特征，及其与原麻购销、纺织加工的相互关系等方面，对我国苎麻优质纤维严重不足而又大量浪费等问题的产生原因和严重后果进行了分析，提出了促进麻纺工业发展，开展农艺变性研究，实行优麻优价和良种区域化，以提高优质纤维产量和利用效率的设想。     

到达数据中时空异常聚簇发现

在时空数据中有一类表示用户在某一时间到达某一地点的数据——到达数据,到达数据可以是社交网站的签到数据、轨迹数据中的停留点及公共交通中乘客抵达的位置数据,这些数据的聚簇可以反映用户的聚集行为.基于到达数据,提出一类新的时空数据查询——时空异常聚簇发现.将到达数据进行周期性划分,通过时空聚类算法对一个时间段的数据进行聚类,比较不同时间段内聚簇的差异度,发现具有最大簇异常度的前k个簇.通过该查询发现的时空异常聚簇可以应用于城市安全管理、基于位置的服务和交通调度等方面.定义了异常簇查询模型,提出了针对任意形状聚簇的簇差异度度量,将异常簇查询转化为二分图最大匹配问题,对二分图构建与匹配进行了优化并提出了高效的查询算法.利用真实数据集进行了充分实验,验证了查询结果的实际意义,评估了所提出的各查询算法在不同参数设置下的查询效率.     

IncSNN——一种基于密度的增量聚类算法

基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性.     

数据仓库环境下以用户为中心的数据清洗过程模型

数据清洗是数据仓库和数据挖掘中非常重要的一个环节。本文首先分析总结了数据清洗的有关概念，给出了数据清洗中需要解决的质量问题，并总结了解决这些问题的技术和方法。在此基础上提出了以人为中心的数据清洗过程模型。该模型集成了工作流技术、数据集成、数据转换和数据挖掘技术。给出了每个工具箱应该提供的基本功能。     

星链ER模型:一种数据仓库概念设计模型

对于流程工业中的数据仓库建设，存在一贯性质量分析的需求，即前一个工序的工艺可能影响下一个工序的产品质量．针对这种需求，提出了一种数据仓库的概念设计模型，星链ER模型．其中引入了链式事实主题结构的概念，并把度量细分为传递型度量与非传递型度量，给出了星链ER模型的图形表示法以及由概念模型到逻辑模型的转换规则．该模型可以方便地转化成多种逻辑模型如星型模式、雪花模式以及星座模式．     

数据仓库系统中任务调度策略研究

针对数据仓库系统中存在众多的数据处理任务,提出了数据仓库系统中任务调度框架.通过自动分析任务文本生成任务流图,并提出了3种任务调度策略.模拟实验结果显示,该框架可以很好地完成数据仓库系统中的任务调度和管理,同时发现影响系统性能的因素还应包括磁盘I/O性能.