一种用于不平衡数据的分类算法

为提高不平衡数据集中少数类的分类性能,本研究提出一种改进的AdaBoost算法(UnAdaBoost算法)来解决数据不平衡问题。该方法首先改进基分类器,使其在损失一定程度的多数类分类性能的情况下提高少数类的分类性能,而多数类分类性能的损失可通过后面的多个分类器集成弥补回来,这样既提高了少数类的分类性能又不会损失多数类的分类精度。本研究把改进的朴素贝叶斯方法作为基分类器,用改进投票权值的AdaBoost算法对基分类器进行融合。实验结果表明,与传统的Adaboost算法相比,该方法可以有效地提高不平衡数据的分类性能。     

合成食用色素在食品中的应用

本文简要介绍了合成食用色素的主要编排和甸批准使用的合成食用色素的主要性状、应用及适用标准。     

加强线路悬式绝缘子的监测工作

我局运行中的700公里输电线路使用悬式绝缘子54459片,大都是Ⅱ—4.5、X—4.5型号的绝缘子,这些绝缘子投运已有15—30年。其中在110～220千伏线路上运行的有35385片也都运行了15年以上,为了摸索110～220千伏线路上绝缘子运行中老化损坏的规律,我们统计了自1974年至1980年的测零记录,七年来共检测出零值绝缘子261片(110千伏线路192片,220千伏线路69片)年平均损坏率为0.105％。经过分析,其中耐张杆50片占19.16％,直线杆211片占80.84％。110千伏线路绝缘子59年投运,运行年久损坏率较高;220千伏线路绝缘子66年投运,损坏率相对要低些。     

数据挖掘技术在交通规费征稽中的应用

基于数据挖掘中的分类技术,通过挖掘规费征收稽查教据库中的海量数据所蕴藏的信息,分析欠费因素和行为,对可能欠费的车辆进行分类和预测,为事前提醒车主缴费和欠费追缴提供了依据.     

模拟神经元电路实现研究现状与进展

人工神经网络是现代信息处理领域的一个重要的方法。相对于软件实现 ,硬件实现方式能充分发挥神经网络并行处理的特点。用模拟电路实现神经网络电路形式简单、功耗低、速度快、占用芯片面积小 ,可以提高在神经网络芯片上神经元的集成度 ,神经元电路适合用模拟电路实现。文中综述了当前神经网络单元的模拟 VLSI实现的成果、新技术以及作者的工作成果。针对应用最广泛的线性和平方突触神经元 ,详细从权值存储单元、突触电路和阈值函数电路三方面来叙述。对各种实现方式的优缺点进行了比较 ,同时指出了神经网络实现电路中需要考虑的因素。最后 ,展望了用集成电路技术实现自学习神经网络的发展方向     

一种基于动态存储和模拟运算的神经突触电路

提出了一种基于动态存储和模拟运算的神经突触电路。其中，动态存储单元的保持时间可以达到10^2ms量级。模拟运算单元的电路简单、精度高、速度快。由动态存储单元和模拟运算单元组成的突触电路能够满足实现大规模神经网络的需要。HSPICE仿真结果和理论分析相符。     

辣椒色素的分离纯化与光学性质的研究

探索了吸附树脂柱色谱法脱除辣椒色素中辣椒素的新方法。该方法可将辣椒色素与辣椒素分离并对红、黄色素组分实现初步分离，辣椒色素产品色价高达105。用硅胶柱色谱法可分离辣椒色素精细组分。对所得色素精细组分进行了紫外-可见光谱分析表明：红色素组分的最大吸收波长为470nm，黄色素组分的最大吸收波长为450nm；各辣椒色素组分的光稳定性也存在较大的差异，为辣椒色素各精细组分充分而有效的利用提供了理论依据。     

辣椒中辣椒素与色素提取的优化研究

选用乙醇为最佳提取溶剂,通过正交实验考察了乙醇质量分数、固液比、提取温度及提取时间4个因素对辣椒色素及辣椒素提取的影响.影响辣椒色素提取的因素从高到低为:乙醇质量分数>固液比>提取温度>提取时间;影响辣椒素提取的因素从高到低为:固液比>提取时间>提取温度>乙醇质量分数.然后通过提取次数的单因素考察,确定了乙醇提取辣椒色素与辣椒素的最优条件为95%乙醇、固液比1∶11、提取温度 50℃、提取时间1 h、分3次提取.     

合成食用色素在食品中的应用

本文简要介绍了合成食用色素的主要编排系统和我国批准使用的合成食用色素的主要性状、应用及适用标准。