基于加权极限学习机的异常轨迹检测算法

针对现有异常轨迹检测中分类不平衡造成难以确定最优分类面的问题,提出一种基于加权极限学习机（ELM,Extreme Learning Machine）的异常轨迹检测算法。该算法采用加权ELM克服轨迹数据不平衡造成的分类面偏移,通过对正、负两类样本合理分配权重,并构造最优分类面获得较好的异常检测效果。仿真实验表明,加权ELM算法在训练速度,准确率,整体性能等方面均优干传统SVM和BP网络分类方法。     

乙烯项目的下游产品分析

以石脑油和加氢裂化尾油为原料的蒸气裂解工艺为模式，讨论了裂解产物及衍生物的下游市场。涉及化工领域的聚合、有机合成、医药、涂料、溶剂、香料及众多的高附加值化工产品的生产。提出了技术上重视精馏及每种馏分的有效利用，重视相关产品的开发动向及相应的技术观点。     

水利施工企业内部控制建设浅析

随着中省不断推进企业内部管理和水利发展进入新常态,水利施工企业提速增效迫切要求加快内部控制建设。以水利施工企业为背景,结合加强内部控制建设的重要性,分析加强内部控制建设的控制环境、风险评估、控制活动、监督反馈等五个要素,提出建立信息沟通机制、建立内部牵制体系、建立内部检查稽核、建立内部审计制度等保障措施,以期为水利企业健全完善内部控制、加强财务管理提供借鉴。     

开滦冶炼精煤特性初探

阐述了开滦冶炼精煤的主要性质及其强粘结性和结焦性 ,分析了开滦精煤单种煤的炼焦特性和配入开滦煤炼焦对焦炭性质的影响。     

共价键型絮凝剂去除有机磷的定量构效关系

选用新型絮凝剂CBHyC对7种有机磷模拟废水进行絮凝处理,并对其去除率与有机磷结构参数进行相关性分析。发现CBHyC对有机磷的去除率与分子轨道最高占有能(E_(LUMO))、分子结构总能量(TE)、磷原子电荷(Q_P)、结构体系内氢原子电荷最大值(Q_H~+)和碳原子电荷最大值(Q_C~-)这5个有机磷分子结构参数的相关性显著。Q_p和Q_H~+的数值越大,或者Q_C~-的数值越小,CBHyC对有机磷的去除率越高;E_(LUMO)越大,有机磷得电子能力越强,去除率越高;TE越大,有机磷越难以反应,去除率越低。该研究结果可为絮凝去除率与有机磷结构的定量构效关系(QSAR)模型的构建、絮凝条件的优化和结果预测等方面提供有效的数据支撑。     

国家自动站长Z文件处理软件技术研究

国家自动站长Z文件处理软件,以11个国家自动站为基础,每个整点后从区局共享服务器读取我市国家自动站整点数据,拷贝到市局服务器,利用vb读取长Z文件,经过处理生成为原Z文件格式,建立新的文本文件(.txt),同时自动入库到CAWS600B中,提高了市局监控各国家自动站的及时性,保证了国家自动站气象资料的完整性,为预报员准确分析天气提供必要数据参考依据。     

浅谈云计算技术发展现状

云计算技术是互联网高度发展的结果,随着我国经济和科学技术的发展,云计算技术在我国也获得了一定的发展,但是在发展过程中仍然存在一些问题,本文从云计算技术的相关概念出发,主要分析了我国云计算技术的发展现状以及存在的问题,为云计算的发展提供参考价值。     

乳液聚合中单体醋酸乙烯酯与保护胶体聚乙烯醇的接枝反应研究

研究了以聚乙烯醇为保护胶体的醋酸乙烯乳液聚合中,聚乙烯醇与单体的接枝反应。探讨了引发剂用量、聚合反应温度、保护胶体聚合度等因素对接枝反应的影响。     

Web交互模型的形式化验证研究

Web交互模型的形式化验证是对Web事件属性进行校验的十分可信的方法。通过一系列的系统模型建立、系统行为分析以及对于模型中关心属性的相关验证,能够让交互模型在设计阶段就能使形式化模型暴露出其所存在的缺陷,而不至于让缺陷保留到编码阶段或者更后面才能被真正地暴露出来,这样使系统模型的生存能力更加强大,同时避免了因后期缺陷暴露而出现的大代价修复。通过对Web系统的交互应用服务的过程模型化的体系进行研究,通过模型本身具有的属性进行相关正确性的校验,主要通过使用数学推理实现系统逻辑上的服务交互进程,从而进行过程的推演,并对系统服务的正确性进行过程的形式化验证,从而使系统服务模块的属性正确性可以通过逻辑上的演进来发现服务问题的存在,而不再是系统通过编码实现后才发现。对Web交互模型的形式化验证是基于IMWSC模型语义形成的IMWSC模型的验证机制。     

基于空间相关性的图像分割算法研究

提出一种充分利用图像的空间相关性来达到高效快速地进行图像分割的新方法。利用均值漂移算法对图像进行分割形成过度分割的区域,并使这些区域保持理想的边缘和空间相关部分,用图结构表示的区域相邻图来代替分割的区域。和K-均值算法的思想一样,迭代循环置信传播算法以其具有收敛速度快的特点被用于最小化开销函数、整合过度分割的区域和获得最终的分割结果。基于分割区域而不是图像像素的图像聚类分割方法可降低噪声敏感性,同时提高图像分割质量。与FCM和MRF算法相比较,该算法在复杂场景图像中显示了更好的分割性能。