数据挖掘技术在移动网络通信中的应用

本文讲解了数据挖掘的一般技术流程,介绍GSM网络现状,而且探讨在移动通信领域中数据挖掘技术的有效应用,主要包括关联性规则的应用、建立合适的数据仓库、数据挖掘的主题和定义以及数据挖掘的全过程。文章重点介绍在关联性逻辑思维下的数据挖掘方法,然后给我们详细介绍算法的实际应用,并举例说明,在实际工作中应用数据挖掘的思想和方法,进而提升工作的效率。     

明胶的多彩世界

嘉利达明胶是一种多功能、健康、安全的原料,可以提升一系列食品和饮料的口感、弹性和功效。在休闲食品中,明胶可赋予小熊橡皮糖等极具特色的弹性质地、形状和无与伦比的"口感"。同时,鉴于明胶与糖果之间的关联性,这种高度净化的蛋白质还被添加到各种其他食品中。     

西南地区路用石灰岩粗集料矿物组成和物理力学性质的关联性分析

为探究西南地区石灰岩粗集料用于高等级公路抗滑表层的适用性，通过X射线衍射试验、激光粒度仪等对8种典型集料进行矿物组成、颗粒性质分析等，定性表征集料组成与其物理力学性质的关系，并基于灰关联理论量化二者关联性；通过常规路用性能试验和动态摩擦系数试验对石灰岩沥青混合料的路用性能和抗滑性能进行验证，从集料组成与力学特性角度揭示混合料抗滑性能衰变规律。结果表明，方解石作为石灰岩集料的主要矿物成分与其物理力学指标关联性最强，并影响次要组成矿物对性能的增强作用；方解石、石英、长石和黏土矿物的不同构成比例对集料物理力学指标影响较为复杂，但高性能矿物含量较多的集料一般具有较佳的性能；白云石为主的集料相比方解石为主的集料能够提供混合料更优的水稳定性；石灰岩沥青混合料的各项性能均满足规范要求，当地石灰岩集料具有较大的高等级公路抗滑表层应用潜力。     

浅谈京津冀产业结构调整与城市化进程

产业结构调整与城市化进程相互存在十分紧密的联系。文章通过阐述京津冀地区产业发展现状,分析京津冀产业结构调整对城市化进程的影响,对京津冀产业结构调整策略展开分析探讨,旨在为相关人员基于京津冀地区产业发展现状、京津冀产业结构调整对城市化进程的影响的京津冀产业结构调整与城市化进程研究适用提供一些思路。     

基于产品服务系统/物料清单(PSS/BOM)的产品设计方法研究

针对传统的PSS下的产品设计的理论与方法的不足,提出了基于PSS和BOM的产品设计方法研究。根据服务的特征将服务划分为产品技术性服务(PTS)和产品管理性服务(PAS),并给出了服务的2种组合关系;同时构建产品服务关联性矩阵(PSCM)建立产品技术性服务项目和原理构件元2者之间的联系,从而确立了产品与服务之间的相互映射关系;并利用物料清单(BOM)技术将其映射为产品BOM和服务BOM,以及构建各BOM之间的逻辑联系,并根据得到的产品BOM和服务BOM实现PSS下的产品设计;最后,以自助式洗衣机的进、排水系统为例,验证了该方法的可行性和有效性。研究证明该方法可提高产品的可适应性与可靠性。     

肿瘤相关性miRNA与非霍奇金淋巴瘤关联研究进展

淋巴瘤是一组起源于淋巴结和其他淋巴组织的实体肿瘤,可粗略分为霍奇金淋巴瘤和非霍奇金淋巴瘤,而后者占所有淋巴瘤的比例可达90%以上。微小RNA(microRNAs)是一类在真核生物中发现具有调控基因表达功能的内源性非编码RNA,据认为与人类多种恶性肿瘤的发生发展过程密切相关。本文根据WHO淋巴瘤分类(2008年版)对我国较常见的非霍奇金淋巴瘤分类亚型与miRNA相关性的研究加以综述,并简述miRNA作为一类标志物在非霍杰金淋巴瘤的分类,诊断,预后判断,以及治疗策略的进展,为进一步探索热点miRNA作为标志物判断NHL预后的研究提供理论依据。     

行业刊讯

在都市中,有很多老旧建筑至今未能任人使用,因此如何积极活用这类既有建筑变成为现今关注的焦点之一。而旧建筑翻修不仅能达成上述目的．同时还能与当下的城市建立起关联性,实现既有建筑的可持续使用功能。     

简析文化各个结构层次与建筑的关联

文化在结构层次上大致可分为自然环境资源、技术与科技、社会组织形态、生活方式、核心价值观等五个方面的内容,它与建筑的产生、发展是息息相关的。文中分别简述这五个结构层次与建筑之间的关系,探析建筑的文化内涵,以便能够从文化视角审视建筑,为当代建筑设计提供参考。     

基于改进PSO-BP神经网络的冰蓄冷空调冷负荷动态预测模型

当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦合性,确定影响冰蓄冷空调系统冷负荷的关键性因素,将其作为输入变量,预测冰蓄冷空调系统动态冷负荷。结果表明：T时刻室外空气温度、T-1 h时刻室外空气温度、T时刻室外空气湿度、T时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻空调冷负荷是影响T时刻冰蓄冷空调系统冷负荷的关键因素,并以此作为预测模型的输入变量。相对于传统PSO-BP神经网络全输入变量预测算法,该模型预测结果精确度更高、收敛速度更快。