半水—二水法磷酸的脱氟研究

介绍半水—二水法磷酸用各种脱氟剂脱氟的效果     

行业动态

轮胎行业倡导拒绝外包装在中国橡胶工业协会轮胎分会2006年年会上,上海轮胎橡胶(集团)股份有限公司等16家主要轮胎企业向全体轮胎企业发出联合倡议,取消轮胎外包装,要求全行业从现在起先取消出口轮胎和配套轮胎的外包装,并逐步创造条件,取消国内维修市场轮胎外包装。这一倡议得到与会代表的一致好评并形成决议在会上通过。轮胎分会将这一工作作为协会工作的今后重点之一,重点落实实施。众所周知轮胎外包装无任何实际使用价值。轮胎外包装主要基于轮胎厂及经销商考虑美观的心里,想给用户一个精致的印象。从众心理等因素驱使轮胎包装在近年有…     

3-甲基-4-丁酰胺基-5-硝基苯甲酸甲酯的合成

对3-甲基-4-丁酰胺基-苯甲酸甲酯的合成研究进行改进,采用硝硫混酸代替浓硝酸进行硝化,产率可达80%左右.实验结果表明该工艺具有生产成本低、产品质量稳定、收率高的优点.     

透明聚烯烃用成核剂合成的研究

介绍了聚烯烃成核剂合成反应所用助剂选择,反应条件的确立,利用均匀设计实现最佳配比实验,对不同侧基苯甲醛缩合反应进行了研究。     

半刚性钢-混凝土组合节点受弯承载力的计算

在半刚性钢 -混凝土组合框架中 ,混凝土板中的纵向钢筋增加了节点的强度和刚度 ,但是 ,传统的设计方法往往忽略纵向钢筋的作用而采用简化的计算模型。因此 ,出于经济效益考虑 ,应该根据半刚性组合节点的实际受力性能建立更加准确的计算方法。这里详细介绍了考虑混凝土板纵向钢筋作用的半刚性组合节点受弯承载力的计算方法 ,计算结果表明 ,建议的公式与试验结果吻合良好 ,可供规范制定和工程应用参考。     

基于类标记扩展的半监督网络流量特征选择算法

针对网络流量特征选择过程中存在的样本标记瓶颈问题,以及现有半监督方法无法选择强相关的特征的不足,提出一种基于类标记扩展的多类半监督特征选择(SFSEL)算法。该算法首先从少量的标记样本出发,通过K-means算法对未标记样本进行类标记扩展;然后结合基于双重正则的支持向量机(MDrSVM)算法实现多类数据的特征选择。与半监督特征选择算法Spectral、PCFRSC和SEFR在Moore数据集进行了对比实验,SFSEL得到的分类准确率和召回率明显都要高于其他算法,而且SFSEL算法选择的特征个数明显少于其他算法。实验结果表明: SFSEL算法能够有效地提高所选特征的相关性,获取更好的网络流量分类性能。     

FCM预选取样本的半监督SVM图像分类方法

针对基于拉普拉斯支持向量机(LapSVM)的半监督分类方法需要将全部无标记样本加入训练样本集中训练得到分类器,算法需要的时间和空间复杂度高,不能有效处理大规模图像分类的问题,提出了模糊C-均值聚类(FCM)预选取样本的LapSVM图像分类方法。该方法利用FCM算法对无标记样本聚类,根据聚类结果选择可能在最优分类超平面附近的无标记样本点加入训练样本集,这些样本可能是支持向量,携带对分类有用的信息,其数量只是无标记样本的一少部分,因此使训练样本集减小。计算机仿真结果表明该方法充分利用了无标记样本所蕴含的判别信息,有效地提高了分类器的分类精度,降低了算法的时间和空间复杂度。     

基于蚁群聚集信息素的半监督文本分类算法

半监督文本分类中已标记数据与未标记数据分布不一致,可能导致分类器性能较低。为此,提出一种利用蚁群聚集信息素浓度的半监督文本分类算法。将聚集信息素与传统的文本相似度计算相融合,利用Top-k策略选取出未标记蚂蚁可能归属的种群,依据判断规则判定未标记蚂蚁的置信度,采用随机选择策略,把置信度高的未标记蚂蚁加入到对其最有吸引力的训练种群中。在标准数据集上与朴素贝叶斯算法和EM算法进行对比实验,结果表明,该算法在精确率、召回率以及F1度量方面都取得了更好的效果。     

一种基因数据分析的半监督学习算法

基于对无标记数据算法的研究,讨论了基因数据分析的半监督学习算法。基因数据的典型特征是小样本、高維数,处理起来非常困难。在安全的半监督学习基础上,提出了一种降维和半监督学习相结合的方法,以提高分类效果的精确度及鲁棒性。实验证明,该方法通过结合降维和半监督学习的优点,具有很好的应用价值。     

半参数广义线性模型惩罚似然估计的几个性质

本文在给出了半参数广义线性模型惩罚似然估计及惩罚准似然估计的基础上,得到了下面几个性质:(Ⅰ)极小惩罚似然估计及惩罚准似然估计等价于惩罚加权最小二乘估计;(Ⅱ)估计的收敛性及加速收敛法;(Ⅲ)估计的一种 Bayes 解释。