一种基于属性加权的决策树算法

ID3算法和C4．5算法是简单而有效的决策树分类算法,但其应用于复杂决策问题上存在准确性差的问题。本文提出了一种新的基于属性加权决策树算法,基于粗集理论提出通过属性对决策影响程度的不同进行加权来构建决策树,提高了决策结果准确性。通过属性加权标记属性的重要性,权值可以从训练数据中学习得到。实验结果表明,算法明显提高了决策结果的准确率。     

基于三维混沌猫映射的数字图像加密算法

提出了一种新的基于3维混沌猫映射的图像加密方法。该方法采用改进的3维混沌猫映射来提高加密的置乱程度,并把耦合映像格子模型（Coupled map lattice,CML）映射引入加密的扩散过程,明显提高了加密系统的初始敏感性和安全性。仿真结果表明,该方法具有足够大的密钥空间和足够高的安全性,不仅能抵抗差分攻击、选择明文攻击、统计攻击等,而且取得了复杂度和速度的良好折中。     

氟硅/聚硅氧烷涂层体系在玉泉铁塔表面修复保护中的应用研究

为探索全国重点文物保护单位"玉泉铁塔"的封护涂层,采用与铁塔金相组织和化学元素类似的模拟铁质文物,选用氟硅/低表面能聚硅氧烷复配涂层体系对模拟铁质文物表面进行保护,并在实验室内开展加速模拟老化试验研究,据表面形貌、粉化、开裂、剥落、起泡、锈蚀和失光等外观变化评价涂料的抗老化性能,并综合附着力、化学结构及电化学性能的变化...     

深度迁移学习在小批量图像分类中的应用

利用深度迁移学习算法，将深度模型迁移至小批量数据中进行使用，解决过拟合和对数据标签依赖性强的问题。首先，将已经训练好的模型应用在相似图像分类任务中，提高模型效率；其次利用微调策略，对深度学习网络全连接层进行调整，丢弃部分神经元以降低过拟合的发生，提高模型准确性；最后使用DogsVSCats数据集进行测试。实验结果表明，深度迁移学习算法在小批量样本数据中具有更高的准确性。     

高效液相色谱法测定果蔬中松脂酸铜残留

建立了基于高效液相色谱法-紫外检测器(high-performance liquid chromatography-ultraviolet detector, HPLC-UVD)检测松脂酸铜在火龙果、豇豆和杧果3种果蔬中的农药残留的分析方法。果蔬样品在加入盐酸衍生后，使用石油醚超声提取，提取液蒸干后使用乙腈定容，通过HPLC-UVD对样品进行定量测定，选择静电场轨道阱高分辨质谱仪对松脂酸铜转化为松脂酸进行确证分析。结果表明，松脂酸铜的相关系数R²为0.999 6,平均回收率在77%～108%,相对标准偏差均小于5%,线性关系良好，该方法的检出限为0.03 mg/kg,定量限为0.1 mg/kg。该方法简便、准确、快速，可满足果蔬中松脂酸铜残留检测灵敏度和准确度的要求，其他果蔬样品中的松脂酸铜残留也可参照该方法进行分析。     

基于局部性修复的离心血浆分离机故障容错诊断研究

依托于固定约束条件，进行离心血浆分离机故障容错诊断，使得诊断方法呈现出较低的AUC值。因此，提出基于局部性修复的离心血浆分离机故障容错诊断研究。深入分析离心血浆分离机的运行特征，构建设备故障模型。采用奇异值分解技术，完成特征数据的提取与选择。再结合深度森林算法，设计一种可用于故障容错诊断的改进级联森林框架。最后，以局部性修复理念为基础，设计离心血浆分离机重调度操作算法，建立故障容错分析涉及的动态约束条件，得出更加准确的诊断结果。实验结果表明：所提方法的AUC值为0.98,与基于SVM的诊断方法、基于RF的诊断方法相比，AUC值提升了13%和16%,有效降低了故障容错诊断误差。     

移动通信课程的教学设计与实践

阐述移动通信课程的教学现状，探讨调整教学内容与模式、考核方式，依据实际的工程问题仿真实践、项目竞赛，提高学生的理论及实践应用能力、从而提升创新能力。