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利用羧酸酯型分散染料经碱溶液可水解为水溶性羧酸钠染料的特性,采用盐析方法,使羧酸钠染料形成其他羧酸盐沉淀并加以过滤回收,探讨了沉淀剂氯化钙、氯化钡、氯化镁对羧酸钠染料回收率的影响,并与酸析方法进行比较;通过研究沉淀剂浓度与回收率之间的关系,优化适用于水溶性羧酸钠染料的最佳回收工艺.结果 表明:羧酸酯型分散染料经1 g/... 相似文献
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利用混沌同步理论,产生随机的动态密钥,借助HT46R24,应用此动态密钥结合RSA加解密原理,来实现保密通信系统.此系统不但具有相当高的保密功能,而且与VCO为主的调变技术比较,具有更好的稳定性. 相似文献
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上海广电通讯网络有限公司专门为公安、武警及人防等部门量身定制的便携式应急卫星通信系统,就是移动载体(包括汽车、火车、轮船、飞机甚至人员等)通过卫星.在现场快速实时与指挥中心保持双向的语音、多媒体数据、传真、高清晰动态图像等联系.尤其在边远山区、地形复杂地区无法铺设电、光缆的情况下.其作用尤为重要。 相似文献
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This paper proposes the use of more than one clustering method to improve clustering performance,Clustering is an optimization procedure based on a specific clustering criterion.Clustering combination can be regarded as a technique that constructs and processes multiple clustering criteria.Since the global and local clustering criteria are complementary rather than competitive,combining these two types of clustering criteria may enhance the clustering performance,In our past work,a multi-objective programming based simultaneous clustering combination algorithm has been propsed,which incorporates multiple criteria into an objective function by a weighting method,and solves this problem with constrained nonlinear optimization programming.But this algorithm has high computaional complexity,Here a sequential combination approach is investigated,which first uses the global criterion based clustering to produce an initial result ,then uses the local criterion based informaiton to improve the initial result with a probabilistic relaxation algorithm or linear additive model.Compared with the simultaneous combination method,sequential combination has low computational complexity.Results on some simulated data and standard test data are reported.It appears that clustering performance improvement can be achieved at low cost through sequential combination. 相似文献
90.
词义归纳旨在从大规模语料中自动发现目标单词的词义,其通常被看作是一个非监督的聚类问题。词义归纳当前面临的一个关键挑战是如何学习多个上下文实例中的高阶语义关系。本文提出一个基于超图的词义归纳模型。首先采用基于词汇链的方法发现包含目标单词的上下文实例间的高阶语义关系;然后以结点表示上下文实例,超边表示多实例间高阶语义关系构建超图,其中词汇链被用于发现超边;最后根据所构建的超图满足“小世界图”特性,一个基于最大密度超图谱聚类算法被用于发现词义。实验基于Semeval-2103 WSI任务,与普通图模型进行比较,其在词义检测与词义评级两个指标上分别提升了5.6%和6.4%。 相似文献