由“妈妈防火团”想到的

报载,瓷都景德镇有个由约有1600多名平均年龄63岁左右,大多是退休工人或干部组成的“妈妈防火团”,她们在300多个居委会中从事业余防火安全工作.40多年来,“妈妈”们排除了火险隐患4万多起.市防火安全委员会统计表明:自五十年代以来,92%的居委会从未发生过火灾,其中有“妈妈防火团”的一份功劳.     

胶团寿命与各种技术过程的相关性

美国佛罗里达大学化学工程系教授、表面科学与工程中心主任Shah博士从事表面化学领域的研究已逾二十五年,最近成功地举办了一次“胶团、微乳及单分子层二十五年的进展”国际会议。本文介绍Shah博士的研究小组用了近十二年的时间在胶团动态学及应用方面取得的主要成果。原文刊载在“分散科学和技术杂志”(1994年)上,现经作者同意,译成中文。     

钼精矿焙砂压力成型的工艺过程研究

着重研究了适合于钼精矿焙砂压力成型的原料粒度组成，提出了相应的破碎流程。此外，还就预先碾压对于成型过程的影响进行了研究，并得到了肯定的结论。采用这一工艺过程进行连续成型试验，成球系数达到８６．５％。     

团泊灌区节水改造的必要性及节水措施

介绍了团泊灌区的概况及对其进行节水改造的必要性，田间供水，灌水方法，管理等环节对灌区的节水改造措施进行了阐述。     

基于减聚类优化算法的无线传感网络分簇路由协议研究

无线传感网络是当前无线网络研究的热点领域,分簇路由协议作为降低网络能耗、提高网络生存时间的核心技术而备受关注。在深入分析已有算法存在诸多不足的基础上,本文提出了一种基于减聚类优化的分簇路由算法。本文首先建立一阶能耗模型,确定网络最优簇首数量;然后建立减聚类优化数学模型,确定可供选择的分簇方案;最后以最小化最大簇内距离方差作为评价指标,确定最优的分簇结果。仿真结果表明:相比经典的LEACH分簇路由协议,该算法划分的网络能够有效地降低网络能耗、提高网络生存时间,弥补已有算法的不足之处。     

无线传感器网络中一种基于移动Sink的数据收集算法

针对移动无线传感器网络设计一种不依赖于节点地理位置的基于移动汇聚节点(Sink)的数据收集算法(Mobile Sink-based Data Gathering,MSDG)。该算法解决了无线传感器网络中多跳路由通信时出现能量空洞的"热点"问题。Sink沿途以最近的固定节点作为根节点动态构建路由树。簇内移动节点感知的数据经簇头进行数据融合计算,然后将融合后的数据沿路由树反向逐跳转发给Sink。仿真结果表明,MSDG在节点的平均能耗和网络生存时间等方面的性能远超过LEACH、ACE-L等数据收集协议。     

一种调整簇阀值的加速聚类分析算法及其应用

针对航运信息中大样本聚类问题,根据k-means聚类过程中大部分簇的调整发生在初始迭代阶段的特性,提出了一种调整簇阀值的加速聚类方法,并对该算法进行实例测试,实验结果证明了该方法在满足原有的聚类精度的基础上,减少了聚类的计算量。本文将该方法应用到船舶航线设计中。     

选择性集成算法分类与比较

选择性集成是当前机器学习领域的研究热点之一。由于选择性集成属于NP"难"问题,人们多利用启发式方法将选择性集成转化为其他问题来求得近似最优解,因为各种算法的出发点和描述角度各不相同,现有的大量选择性集成算法显得繁杂而没有规律。为便于研究人员迅速了解和应用本领域的最新进展,本文根据选择过程中核心策略的特征将选择性集成算法分为四类,即迭代优化法、排名法、分簇法、模式挖掘法;然后利用UCI数据库的20个常用数据集,从预测性能、选择时间、结果集成分类器大小三个方面对这些典型算法进行了实验比较;最后总结了各类方法的优缺点,并展望了选择性集成的未来研究重点。