谈谈甘蔗育苗移栽的技术

浙江义乌县地处北纬28.5度,东经120度。常年无霜期265—267天,甘蔗育苗移栽已有悠久的历史,广大蔗区群众在生产实践中积累了丰富的经验。甘蔗育苗移栽已成为我县蔗农攻克春寒,实现早植,延长生长期,提高单位面积蔗、糖产量的一项必不可少的经济有效措施,     

塑料排水板堆载预压法处理软土地基监测研究

采用塑料排水板联合堆载预压技术对深厚软地基进行处理,在堆载过程中对孔隙水压力、地表沉降、土层分层沉降和土层深部水平位移进行监测.并利用监测数据推求了最终沉降量和对地基进行了固结情况分析.结果表明,该法对处理深厚软地基是一种行之有效的处理方法.     

工业锅炉的节能

<正> 我国工业锅炉以其数量大、耗煤量多、热效率低、污染严重而著称。工业锅炉作为节能改造的主攻目标,已经持续多年。然而工业锅炉本身只是个能源转换装置。其耗煤量大,首先是由生产、采暖的用热量大决定的,而锅炉     

基于知识利用的迁移学习一般化增强模糊划分聚类算法

针对非充分数据集及噪声对聚类分析的干扰,基于模糊C均值(FCM)框架下的聚类技术,即一般化的增强模糊划分聚类算法(GIFP-FCM),探讨具有迁移学习能力的聚类方法--融入迁移学习机制的GIFP-FCM算法(T-GIFP-FCM)。该算法通过有效利用历史相关场景(域)总结得到的知识来指导当前场景(域)中信息不足时的聚类任务,从而提高聚类效果。通过在模拟数据集及真实数据集上的仿真实验,结果显示文中算法较之传统算法在处理信息不足任务时具有更佳的性能。     

单趟贝叶斯模糊聚类算法

对于概率模糊聚类,贝叶斯模糊聚类方法表现出良好的聚类性能,它从先验知识和贝叶斯理论的角度出发,采用最大后验概率理论处理模糊划分,进而获取最终的聚类结果.该方法有效地结合了概率论和模糊论两者的优点,较之传统的模糊聚类算法（如FCM算法）,该方法能够获取全局最优解并估计聚类个数.但在大数据时代,该方法较高的时间复杂度限制了它的实用性.针对此问题,首先在贝叶斯模糊聚类中引入加权机制,提出了加权贝叶斯模糊聚类算法;然后将其与单趟聚类框架相结合,提出了面向大规模数据的快速单趟贝叶斯模糊聚类算法,并从理论上对相关性质进行了较为深入的分析.所提出的单趟贝叶斯模糊聚类新算法较之贝叶斯模糊聚类算法在时间复杂度和收敛性上均有着不同程度的性能提升,同时继承了贝叶斯模糊聚类的良好的聚类性能.最后,相关实验结果亦验证了所提方法的有效性.     

迁移学习支持向量回归机

传统的回归系统构建方法假设用于建模的数据是充分的,但若当前场景中重要数据信息缺失,则基于此数据集训练所得系统泛化能力较差。针对此缺陷,以支持向量回归机(SVR)为基础,提出了具有迁移学习能力的回归机系统,即迁移学习支持向量回归机(T-SVR)。T-SVR不仅能充分利用当前场景的数据信息,而且能有效地利用历史知识来学习,具有通过迁移历史场景知识来弥补当前场景信息缺失的能力。具体地,通过控制目标函数中当前模型与历史模型的相似性,使当前模型能在信息缺失和不足时从历史场景中得到有益信息,得到增强的当前场景模型。在模拟数据和酒类光谱数据集上的实验研究亦验证了在信息缺失场景下T-SVR较之于传统回归系统建模方法的更好适应性。     

基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统

经典数据驱动型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统在获取模糊规则时,会考虑数据的所有特征空间,其带来一个重要缺陷：如果数据的特征空间维数过高,则系统获取的模糊规则繁杂,使系统复杂度增加而导致解释性下降。该文针对此缺陷,探讨了一种基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)构建新方法。新方法构建的模糊系统不仅能缩减模糊规则前件的特征空间,而且获取的模糊规则可对应于不同的特征子空间,从而具有更接近人类思维的推理机制。模拟和真实数据集上的建模结果表明,新方法增强了面对高维数据所建模型的解释性,同时所建模型得到了较之于一些经典方法更好或可比较的泛化性能。     

最小化类内距离和分类算法

支持向量机分类算法引入惩罚因子来调节过拟合和线性不可分时无解的问题,优点是可以通过调节参数取得最优解,但带来的问题是允许一部分样本错分。错分的样本在分类间隔之间失去了约束,导致两类交界处样本杂乱分布,并且增加了训练的负担。为了解决上述问题,该文根据大间隔分类思想,基于类内紧密类间松散的原则,提出一种新的分类算法,称之为最小化类内距离和(Intraclass-Distance-Sum-Minimization, IDSM)分类算法。该算法根据最小化类内距离和准则构造训练模型,通过解析法求解得到最佳的映射法则,进而利用该最佳映射法则对样本进行投影变换以达到类内间隔小类间间隔大的效果。相应地,为解决高维样本分类问题,进一步提出了该文算法的核化版本。在大量UCI数据集和Yale大学人脸数据库上的实验结果表明了该文算法的优越性。     

微波辅助低共熔溶剂提取桑葚果渣花青素的工艺研究

以新型绿色低共熔溶剂为提取剂,采用微波辅助法从桑葚果渣中提取花青素。在单因素试验结果基础上,应用响应面分析法对影响花青素提取量的提取条件进行优化。结果表明,桑葚果渣花青素最佳提取工艺条件为:以含水量为40%的氯化胆碱/1,2-丙二醇低共熔溶剂为最佳提取剂,料液比为1∶50,微波功率为600W,微波温度为40℃,微波时间为40s。在此条件下,花青素提取量为35.97mg/g。低共熔溶剂是一种绿色高效的提取剂,可用于生物活性成分的高效提取。     

氧气含量与光照对薏仁米储藏中脂肪氧化的影响

探讨不同氧气含量和光照条件下薏仁米贮藏过程中水分含量、脂肪酸值、过氧化值、丙二醛、脂肪酶活动度及电导率等指标的变化对薏仁米脂肪氧化的影响。结果表明:脂肪酸值、过氧化值、丙二醛、电导率能灵敏体现薏仁米不同储藏时间、氧气含量和光照条件下的脂肪氧化。随着储藏时间的延长,到180 d时,虽然氧气含量低或未检出,脂肪酸值、过氧化值、丙二醛、电导率与初始值比增加了113.6%、103.62%、6.32%和18.91%,在一定的氧气含量下,各指标比氧气含量低或未检出样增加了14.86%、52.34%、52.92%和24.07%;在避光下,薏仁米储藏180d时脂肪酸值、过氧化值、丙二醛和电导率分别增加了84.85%、132.33%、31.34%和12.95%;受光照条件的影响,这四项指标比避光下分别增加了28.24%、38.72%、27.53%和5.09%。氧气含量低或未检出及避光下不能避免薏仁米储藏的脂肪氧化,氧气含量与光照强度加速薏仁米储藏中的脂肪氧化,在放脱氧剂的条件下,抽真空、充CO_2或N_2和避光能减缓薏仁米中脂肪氧化的速度。