基于Spark框架和ASPSO的并行划分聚类算法

针对划分聚类算法处理海量的数据存在的数据离散系数较大与抗干扰性差、局部簇簇数难以确定、局部簇质心随机性及局部簇并行化合并效率低等问题,提出了一种基于Spark框架和粒子群优化自适应策略(ASPSO)的并行划分聚类(PDC-SFASPSO)算法.首先,提出了基于皮尔逊相关系数和方差的网格划分策略获取数据离散系数较小的网格...     

GB 19082—2009《医用一次性防护服技术要求》标准中方法标准的比较分析

本文对GB19082—2009《医用一次性防护服技术要求》进行了概述,将标准中老版方法标准与现行方法标准进行比较并进行讨论,分析了检验方法中新旧两标准的主要差异,初步探讨检验过程中试样调湿与环境调湿是否存在必要性,为国内相关检测机构和生产销售企业提供新的技术指导和方法参考,为其正确理解和运用标准、准确判断产品质量提供帮助和指导。     

静压法油罐计量系统在油库的应用

对静压法计量系统在油库中的应用做了说明,该系统运行稳定可靠,加强了罐内油品的管理及液面控制,可降低劳动强度,经济效益显,并从讲理原理、系统构成和计量精度等方面进行了详细的介绍。     

AB类二元协萃体系的热力学研究——PMBP TOPO协萃铀钍钕钇

本文测定1-苯基3-甲基4-苯甲酰基吡唑啉酮-5(PMBP)和三辛基氧膦(TOPO)的氯仿溶液,萃取硝酸底液中的U(Ⅵ)、Th(Ⅳ)、Nd(Ⅲ)、Y(Ⅲ)的热力学函数ΔG、ΔH、ΔS,并利用热力学函数值研究了该二元协萃体系对这四种类型离子的协萃机理,并根据配位体空间堆积锥角模型,计算了协萃物的空间堆积程度。     

首次观察到铀原子共振三步光电离

中国科学院技术科学部于1985年12月28日对中科院上海光机所研究的铀原子共振三步光电离工作进行了技术鉴定。利用脉冲放电在铀的空心阴极中产生相当高的铀原子蒸汽密度,并用两台由 YAG 激光器泵浦的可调谐染料激光器进行三光子电离,同时利用原有的电极收集电离信号。采用这种方法,在我国首次观察到铀原子的共振三步光电离。得到了一批激发态的光谱线,其中许多     

N,N二烷基取代酰胺与三辛基氧膦从硝酸底液中萃取铀(Ⅵ)的研究

本文研究N,N二正戊基乙酰胺(DPAA)、N,N二正辛基乙酰胺(DOAA),N,N二正戊基丙酰胺(DPPA)、N,N二甲庚基乙酰胺(N503)从硝酸底液中萃取U(VI),实验分别测得单元平衡常数logβ_(10)依次为0.218,0.639,0.702和0.955。文中还测定了三辛基氧膦TOPO莘取U(VI)平衡常数logβ_(20)=2.87。本文还研究了二元体系DPAA+TOPO与N503+DPAA萃溶液萃取UO_2(NO_3)_2,实验发现有BB类二元协同萃取,其协萃平衡常数为logβ_(12)=1.03(DPAA+TOPO体系):logβ_(13)=1.36(DPAA+N503)。     

偶合物BSA—NASI在琼脂糖上预辐射接枝及其应用

将牛血清白蛋白与Ｎ－丙烯酰氧基丁二酰亚胺结合形成的偶合物接枝在预辐照过的琼脂糖上。并以此为柱填料对色馆酸的不同构型进行分离，经一次柱分离可从色氨酸中获得约２５％纯Ｌ型色氨酸。     

采用N-list结构的混合并行频繁项集挖掘算法

针对大数据环境下并行MRPrePost频繁项集挖掘算法中存在计算节点负载不均衡,N-list合并效率低以及冗余搜索等问题,提出了基于N-list结构的混合并行频繁项集挖掘算法HP-FIMBN。首先,设计负载量估计函数(LE)来计算出频繁1项集F-list中每一项的负载量,同时提出基于贪心策略的分组方法(GM-GS)将F-list中的每一项根据其负载量进行均匀分组,既解决了数据划分中计算节点负载不均衡的问题,又降低了集群中各节点上子PPC-Tree树的规模;其次,提出预先放弃策略(EAS),该策略不仅能有效避免合并过程中的无效计算,而且不需要遍历初始N-list结构就能得到最终的N-list,极大地提高了N-list结构的合并效率;最后,采用集合枚举树作为搜索空间,并提出超集等价剪枝策略(SES)来避免挖掘过程中的冗余搜索,生成最终的挖掘结果。实验结果表明,该算法在大数据环境下进行频繁项集挖掘具有较好的效果。     

基于互联网的桥梁工程专业“U-learning+CDIO”教学模式探索

信息技术的发展,使得移动学习已成为教育中强有力的支撑手段。借助互联网平台和视频制作技术,本文作者尝试将高等学校专业教学中的重难点、扩展内容实现网络化教学。实践证明,在桥梁工程专业基于"互联网+"的教学改革中融入CDIO工程教育理念,能够提高教学效率以及学生的学习积极性,有利于培养新一代工程人才。     

HPDBSCAN:高效的不确定数据处理算法

为了解决无线传感器网络中的不确定数据,提出了一种无线传感器网络不确定数据高效处理算法.根据不确定性数据的概率密度分布进行概率聚类,并利用Hilbert编码技术将多维数据映射到一维数据空间,通过基于Hilbert-R树索引的不确定性数据HPDBSCAN算法对不确定性数据进行聚类.实验结果表明,HPDBSCAN算法预处理效果较好,比其它聚类算法更适合不确定性数据的聚类.