一类基于贝叶斯信息准则的k均值聚类算法

典型k-均值算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而,实际应用中k很难被精确地确定。同时该算法对初始聚类中心的依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小,使得该算法对一些实际问题无效。采用基于密度聚类算法(DBSCAN),在筛选局部代表点时结合贝叶斯信息准则(BIC),得到少量精准反映局部数据分布的BIC核心点。然后,以BIC核心点为初始聚类中心,BIC核心点数量为类别数,对全局数据进行k-均值聚类。实验结果表明,优化的k-均值算法是一种有效可行的聚类算法。     

ZrO_2的引入方式对MgO-CaO-ZrO_2质耐火材料性能的影响

研究了在镁钙质耐火材料中,以不同的引入方式及引入量添加ZrO2,对试样烧结性和抗水化性的影响.通过XRD等分析测试手段对试样进行了检测,结果表明:ZrO2能够促进试样的烧结,1610℃为试样的最佳烧成温度;烧后试样主晶相为方镁石、锆酸钙和游离氧化钙;试样在1610℃烧后,ZrO2加入量为12%时,抗水化性最好;以凝胶方式引入ZrO2的试样其综合性能优于以纳米氧化锆引入的试样.     

PAHs代谢物对PAHs生物降解的影响作用

分别研究了芽胞杆菌CN2降解蒽产生的代谢物对蒽生物降解的影响和菲产生的代谢物对菲生物降解的影响.试验结果表明:(1)外加蒽(或菲)代谢物,对蒽(或菲)的降解均表现出促进作用.蒽156 h累计去除率可提高3.07%～6.10%,菲60 h累计去除率可提高13.14%～30.35%.(2)在芽胞杆菌CN2作用下,蒽(或菲)生物降解过程能够用一级动力学方程式较准确地描述,外加代谢物可以增大降解反应表观速率常数k值;从不同时段内蒽(或菲)的降解速率看,反应初期0～2 h内,外加代谢物对蒽(或菲)的降解速率提高最为明显,对蒽可提高0.281～1.20 mg/L·h,对菲可提高0.570～1.13 mg/L·h.(3)外加代谢物对蒽(或菲)降解液的pH值有缓冲作用,使降解液的pH值随降解时间下降趋势减缓.     

BODA对混凝土砌块抗压强度的影响试验研究

为研究BODA(burned ox dung ash)对混凝土自保温砌块抗压强度的影响.参照GB11968-2006《蒸压加气混凝土砌块》标准,制作了两组成分不同的试件,用万能压力机测试了试件的强度,并用电子显微镜检测了两组试件的微观结构.试验结果表明:加有BODA的混凝土砌块立方体抗压强度、轴心抗压强度要比未加的试件高.电镜扫描试验结果表明加有BODA的混凝土砌块内部孔结构分布均匀,孔内填充物程度较高,密实度高,骨料相和胶结相之间无裂缝,BODA与水泥二次反应所生成的水泥石成分起到了一种较好的连接作用.     

路核和路剖分

改进了J.Edunbar和M.Frick所得的结果。通过找每一个围长大于(n-3)的图的一个Pn+1-半核,找到它的Pn+1-核,这样就可以对图进行剖分。从而得到:如果G是围长大于n-3的图,且τ(G)=a+b(其中1≤a≤b),那么G有一个(a,b)-剖分。     

一种基于SaaS模式的企业信息化服务平台架构

结合SaaS模式和企业信息化的发展趋势,提出一种基于SaaS模式的企业信息化服务平台架构,包括SaaS服务平台子系统的功能、服务平台的运营、计费、管理、应用服务、安全保障体系等,并分析SaaS服务整合和平台多租户、联邦用户管理等关键技术。     

二亚磷酸二(2,6-二叔丁基对甲酚)季戊四醇酯的合成

以亚磷酸三乙酯、季戊四醇和2,6-二叔丁基对甲酚为原料合成了抗氧剂二亚磷酸二（2,6-二叔丁基对甲酚）季戊四醇酯。探讨了物料配比、催化剂的种类及用量、反应时间等反应条件对产率的影响,并通过正交试验法确定了最佳工艺条件。实验结果表明：催化剂为无水碳酸钾,其用量为0.6 g;物料配比（n（季戊四醇）∶n（亚磷酸三乙酯）∶n（2,6-二叔丁基苯酚））为1.0∶2.12∶2.04;反应Ⅰ温度为130~140℃,反应Ⅰ时间为2 h,反应Ⅱ温度为170~180℃,反应Ⅱ时间为4 h。在最佳工艺条件下所制得的产品为白色粉末状固体,熔点为67~69℃,产率为87%左右。此外,通过元素分析、红外光谱分析对产品进行了物性和结构表征。     

高职高专专门用途英语(ESP)教学研究

本文通过对ESP的概念、特征以及与EGP的关系的分析,明确ESP在高职高专大学英语教学中的定位,旨在推动高职高专以ESP教学为重点的英语教学改革。     

关于AOE网中关键路径求解算法的研究

介绍AOE网中关键路径的相关概念,通过算法描述和实例,探讨基于拓扑排序求解、P矩阵的求解和广度优先搜索遍历（BFS）方法三种算法,求解AOE网中关键路径的实现过程,并进一步从算法的时间复杂度、数据结构形式及实现的容易程度等几方面分析三种求关键路径算法的优劣。     

基于PSO算法的电力系统稳定器参数优化

针对电力系统稳定器的参数优化问题,提出一种基于微粒群优化算法的整定方法。算法选择Δω作为输入信号,以ITAE指标作为微粒群优化算法的目标函数,对电力系统稳定器增益Ki和时间常数T1i、T3i三个参数进行优化设计。仿真结果验证了算法的有效性和优越性。