伴有飞速不可逆化学反应的吸收图解分析和计算

本文直接利用双膜模型图计算伴有飞速不可逆化学反应的吸收速度。计算比较简单。图中能明显地表明液相中活泼组分在不同浓度下所对应的被吸收组分的界面分压值,并可直观地比较不同情况下化学吸收速度与物理吸收速度以及和最大化学吸收速度的差距。     

一种新的基于约简的多分类器融合算法

提出了一种新的多分类器融合算法。对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间;接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引入了样本相似度测度测试样本与k个最邻近点的相似性,通过设置合适的类别百分比和样本相似度的阈值,最终确定测试样本的类别归属。6个UCI标准数据集的实验分析表明,算法是有效的、可行的。详细分析了不同的约简和不同的阈值对分类精度的影响。     

基于块集的邻域粗糙集的快速约简算法

δ-邻域计算是邻域粗糙集模型中操作最为频繁和复杂的步骤。针对当前邻域算法的研究现状,根据样本空间的分布,提出了块集的概念,证明了每个样本的邻域只存在于其相邻的块集中。在此基础上,提出了基于块集的邻域粗糙集快速约简算法,降低了计算邻域的时间复杂性,并利用多个UCI标准数据集对该算法进行了验证。结果表明,该算法是有效的、可行的。     

基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维

Pawlak粗糙集的知识约简包括对决策表的知识约简和对信息表的知识约简。作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集在针对决策表的属性约简方面应用广泛,而针对信息表的属性约简方面应用鲜少。为了设计一种适用于信息表的属性约简算法,根据Pawlak粗糙集的信息表知识约简标准,首先提出一种邻域粗糙集的信息表知识约简标准,然后根据这种标准,结合贪心思想,进一步提出了一种适用于聚类任务的信息表属性约简算法。与主成分分析(principal component analysis,PCA)算法相比,实验结果表明用该算法对数据集降维后,得到的属性约简集合的属性个数较多,K-means算法根据属性集合进行聚类的精度较高。实验结果证明该算法能有效地应用于信息表的属性约简方面。     

基于样本类别的邻域粗糙集正域计算

对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定。在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则正域计算越快。在现有的正域计算中,通常存在着大量同类别样本间的度量计算。针对这个现象,首先证明在邻域粗糙集的正域计算中,同类别样本间的度量计算对正域计算是无贡献的,然后据此提出了基于样本类别的正域计算。和现有的正域计算相比,实验结果表明,该正域计算有效且更快速。而且,该正域计算更适用于样本类别数较少的数据集。     

三段间接换热式催化反应器热稳定性分析

从分析绝热反应器的稳定性着手,经出了包括着火温度曲线及熄火温度曲线在内的三段间接触换热式催化反应器的操作状况图,操作状况图中的操作线,平衡曲线,最佳温度曲线具有“定态”的特性,而着火温度曲线、熄火温度曲线具有“动态”的特性。