抗癌中药苦杏仁中金属元素含量测定研究

对苦杏仁的化学成分、药理作用等进行了归纳总结,采用电感耦合等离子体质谱法,找出苦杏仁中与抗肿瘤功效相关的金属元素,初步探究其抗癌机制。实验结果表明,苦杏仁中含有较高含量的Mg、K、Ca、Fe、Zn等金属元素,通过文献调研,初步确定苦杏仁的抗癌机制与Mg、K、Ca、Fe、Zn等金属元素有关。     

基于线性约束条件下全局优化问题的定边界模拟退火算法

针对线性约束条件下全局优化问题,提出了定边界模拟退火算法(DBSA,参数确定范围[0,1])。应用凸集理论,将线性约束条件转化为和为1的等式约束,可证明二若等价。针对新的约束条件,对模拟退火算法可能解的选取方法进行相应改进。其次从应用上验证了DBSA的可行性,对比结果表明定边界模拟退火算法具有较快的运算速度和精度。     

精梳纱络筒工序工艺探讨

分析络筒工序对CJ29.2 tex和CJ9.7 tex两种精梳纱毛羽的影响,从络纱速度和络纱张力两个因素,探讨了纱线毛羽在络纱速度和络纱张力相互影响、相互制约下的增长情况,并确定了两种纱线工艺参数调整的最优方案,使高速络筒时毛羽增长幅度达到最小.     

基于生成对抗网络的太阳能电池缺陷增强方法

为了解决太阳能电池样本不均衡问题,提出负样本引导生成对抗网络的太阳能电池缺陷样本增强方法. 通过在生成对抗模型中引入大量负样本和增加负样本引导损失,促进模型对正样本特征的表达,提升生成样本的多样性;设计自适应的权值约束方法,平衡生成器和判别器的表达能力,提升生成样本的质量. 实验结果表明,在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上,提出方法的生成质量和检测精度优于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、梯度惩罚Wasserstein距离生成对抗网络（WGAN-GP）和一阶导数生成对抗网络（FOGAN）;该方法的F测度较DCGAN、WGAN-GP和FOGAN分别最高提升了10%、8%和5%,具有较好的数据增强性能. 在带钢表面缺陷数据集及DAGM 2007公共数据集上,提出方法的性能优于DCGAN、WGAN-GP和FOGAN,具有一定的泛化能力.     

基于状态和行为描述的情感分类方法

为利用情感文本不同侧面的信息,提出一种基于状态和行为描述的情感分类方法。将情感文本的描述分为情感的状态和行为2个视图,并利用2个视图的融合进行情感分类。为自动获得2个视图,人工标注了相应的语料,通过二元分类器构建状态和行为检测系统。在此基础上采用组合分类器方法融合2个不同的视图。实验结果证明,该方法在3个领域中文情感分类任务上的分类效果均有所提高。     

一种基于改进的K-means算法的人名消歧系统的设计与实现

人名歧义是一种身份不确定的现象,指的是文本中具有相同姓名的字符串指向现实世界中的不同实体人物。人名消歧很长时间一直是一个具有挑战性的问题,关注网页里的人名消歧的问题。因为经典的K-means算法如果选择了一个差的随机初始聚类中心,算法会遇到局部收敛的问题,所以文章提出一种基于最大最小原则的改进的K-means算法来进行人名消歧。同时使用了WePS的训练数据作为实验的语料。实验结果表明,改进的方法比层次聚类方法有着更好的性能。     

端苯基碳硅烷树枝状化合物的合成及表征

以甲基三氯硅烷、烯丙基氯化镁为原料，采用格氏法合成了端烯丙基的碳硅烷树枝状化合物；再与甲基氢二氯硅烷进行硅氢加成反应，合成出末端为Si—Cl键的树枝状化合物；然后以四氢呋喃为溶剂，与溴苯格氏试剂反应，得到端苯基的碳硅烷树枝状化合物。并用红外光谱和核磁共振谱进行了表征。结果表明，采用发散式合成法制备端苯基的碳硅烷树枝状化合物，反应过程易控制，总产率为91％。     

基于理想点的星型高阶联合聚类一致融合策略

高阶联合聚类一般被转化为多对二阶联合聚类结果的一致融合问题,将多个二阶聚类目标函数的加权线性组合作为高阶联合聚类的目标函数,通过交替迭代方法得到聚类结果。然而,现有算法仍根据专家经验预设权值,自动的确定线性组合的最优权值仍是一个经典难题。文中针对星型高阶异构数据,提出一种基于理想点的自动确定权值的一致融合策略,将各二阶聚类目标函数的最优值构成的空间中的点称为理想点。通过将二阶聚类结果与其理想结果间的相对距离作为聚类质量的度量标准,解决了各二阶聚类质量不可公度的问题,最终使得高阶聚类目标函数与理想点的相对距离最小。基于理想点的方法能够解决多种星型高阶联合聚类算法的一致融合问题,因此具有一定的普适性。实验结果表明该方法有效地提高了5种经典高阶聚类算法的效果。