莫西沙星有关物质的合成及其结构确证

介绍了莫西沙星3个有关物质的合成方法,并对其进行了HRMS和NMR确证以及碳氢信号的归属,为其质量研究提供了参考与指导。     

左氧氟沙星有关物质的合成及其结构确证

介绍了左氧氟沙星3个有关物质及其合成方法,并对其进行了高分辨质谱(HRMS)和核磁共振谱(NMR)确证以及碳氢信号的归属,为左氧氟沙星质量研究提供了杂质对照品.     

基于百度贴吧的当代大学生价值观评价系统设计与开发

针对当前大学生价值观评价方法中普遍存在的局限性,提出了一种基于百度贴吧的评价系统的设计方法,旨在增强数据来源的真实客观程度,提高评价结果的准确度.使用统一建模语言UML进行了功能设计和数据建模,采用Python+MySQL进行开发,使用Requests+BeautifulSoup对网页进行爬取和解析,使用支持向量机分类器进行情感分析,使用自定义加权平均方法计算价值观评价得分.系统由数据采集子系统、数据分析子系统、数据可视化子系统系统组成,3个子系统相对独立,通过数据库中介进行协同操作,保证功能高内聚低耦合的特性.提出的系统设计和开发方法,对相关系统的设计和实现具有一定的参考意义.     

群体规模上锯齿波变化的遗传算法研究

实验改变了以往一般遗传算法的群体规模恒定的方法,结合人类进化的发展规律,提出了一种群体规模随遗传代数做锯齿波变化的改进遗传算法UGA,该算法只是使种群规模做上锯齿波的周期性变化,不影响其他操作算子。实验与基本遗传算法SGA对比分析,最终证明了这种改进型遗传算法比基本遗传算法节省时间、降低能耗,能够以极小的花费最终获得更优的效果。     

遗传算法群体规模的研究

遗传群体规模的选择是使用遗传算法优化计算时的首要问题,直接影响遗传算法全局收敛率和收敛速度等。该文研究二进制和自然数编码遗传算法的群体规模,结合偏好函数和模式定理,利用前向及后向差分方程,得到这2种编码的群体规模下限值,证明其存在性。通过对2个典型多模函数的优化测试,验证所得群体规模理论优化值的有效性。     

基于支持向量机的高校教学水平评估模型的研究

教师教学水平的评估是教育评估的核心问题之一。本研究将支持向量机多分类方法引入教学水平评估任务之中,利用支持向量机将线性模糊不可分的样本映射到高维空间使之具有线性可分特性,从本质上避开了从归纳到演绎的传统过程,简化了非线性问题的分类过程;结构风险最小化理论保证分割的全局最优化,降低期望风险。该方法充分利用支持向量机的小样本学习的高效性,实现了优秀的学习效果,减少了传统评价方法中的分歧误差和主观性因素的影响,更加符合宏观取向的评价结论。该研究成果可与信息熵、模糊数学等研究方法相结合,进一步增强数据拟合的精度,该方法对改进教师的教学水平、促进教学质量的提高具有一定的参考意义。     

煤矿信息化系统中基于Web的系统测试方法

由于基于Web的B/S架构煤矿信息化系统能够支持远程操作,业务扩张比较简单、维护方便、开发简单等特征,因此越来越多的应用在煤矿信息化系统中。基于Web的系统开发过程中,同样需要测试,其测试与传统的软件测试存在一定的共性,但也有不同之处。文章对基于Web技术的煤矿信息化系统的测试进行了探讨。     

浅谈符合cGMP的洁净区污染控制

本文主要介绍了制药企业洁净区的污染类型和来源,详细的从员工的着装要求、洁净室消毒、人流和物流的设计及HVAC系统的应用等几个方面,描述了如何控制和降低污染的措施和方法,给出了HVAC系统在洁净区GMP管理中温湿度、换气次数和压差等关键参数的设计理念。     

基于支持向量机的高校教学水平评估模型的研究

教师教学水平的评估是教育评估的核心问题之一。本研究将支持向量机多分类方法引入教学水平评估任务之中,利用支持向量机将线性模糊不可分的样本映射到高维空间使之具有线性可分特性,从本质上避开了从归纳到演绎的传统过程,简化了非线性问题的分类过程;结构风险最小化理论保证分割的全局最优化,降低期望风险。该方法充分利用支持向量机的小样本学习的高效性,实现了优秀的学习效果,减少了传统评价方法中的分歧误差和主观性因素的影响,更加符合宏观取向的评价结论。该研究成果可与信息熵、模糊数学等研究方法相结合,进一步增强数据拟合的精度,该方法对改进教师的教学水平、促进教学质量的提高具有一定的参考意义。     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展.本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望.