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11.
双重乳液是一种能满足对亲水亲油特性不同的两种药物同时进行输送的载体系统,但传统乳液中表面活性剂的使用给环境造成的重危害问题使乳液的应用受到限制。以卵磷脂改性的高岭石为乳化剂制备W/O/W双重Pickering乳液,主要研究了改性剂用量、改性高岭石特征、乳液体系的油水比等对双重Pickering乳液稳定性的影响。以接触角为130°的改性高岭石稳定的内相(W1/O),以接触角为88°的改性高岭石稳定外相(O/W2),获得了可以对两种不同亲水性特征药物同时进行包封的W1/O/W2双重Pickering乳液。 相似文献
12.
为了提高大规模消息流话题预测的准确性与效率,提出基于高效用项集挖掘的消息流话题预测算法。计算时间窗口中词汇的内部效用与外部效用,根据会话内所有词汇的效用计算最小效用值;采用高效用项集挖掘算法产生候选话题模式集,随之提取最终的话题模式。为了提高高效用项集挖掘的时间效率与存储效率,设计三角项集效用树保存项集的效用信息,设计话题搜索树保存候选话题模式集。最终基于真实消息流数据集进行实验,结果显示该算法有效地提高了话题预测的准确率,并且实现了较快的响应时间。 相似文献
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针对流数据中概念漂移发生后,在线学习模型不能对分布变化后的数据做出及时响应且难以提取数据分布的最新信息,导致学习模型收敛较慢的问题,提出一种基于在线集成的概念漂移自适应分类方法(adaptive classification method for concept drift based on online ensemble,AC_OE). 一方面,该方法利用在线集成策略构建在线集成学习器,对数据块中的训练样本进行局部预测以动态调整学习器权重,有助于深入提取漂移位点附近流数据的演化信息,对数据分布变化进行精准响应,提升在线学习模型对概念漂移发生后新数据分布的适应能力,提高学习模型的实时泛化性能;另一方面,利用增量学习策略构建增量学习器,并随新样本的进入进行增量式的训练更新,提取流数据的全局分布信息,使模型在平稳的流数据状态下保持较好的鲁棒性. 实验结果表明,该方法能够对概念漂移做出及时响应并加速在线学习模型的收敛速度,同时有效提高学习器的整体泛化性能.
相似文献18.
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格子Boltzmann方法(LBM)在孔隙尺度流动模拟方面具有模型简洁、易于并行计算的优势,对于不同类型的流动状态,相应的理论LBM模型被提出,但理论模型的适用性和准确性仍待研究。针对流体在孔隙尺度层面上的等温不可压缩流动,采用不同的LBM模型进行了建模、编程,计算了单相流体在毛细管中的流动,并将计算结果与对应解析解进行了对比,分析了不同LBM数值模型的数值精度和稳定性。结果表明,在模拟孔隙尺度层面,对于毛细管定常流动,Zou-Hou模型的模拟结果与解析解吻合度及稳定性最高;但在模拟非定常流动问题时,Zou-Hou模型无法求解,应优先考虑He-Luo模型。研究结果为多孔介质流动模拟技术的适用性评价和模型优选提供技术参考。 相似文献
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