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针对Web服务所处网络环境的开放性、欺诈性和不确定性等特点,提出一种基于模糊理论的Web服务信任评估模型.该模型采用粗糙集和信息熵理论相互结合的方法对Web服务的信任度进行度量,为候选可信的Web服务提供良好的决策依据.最后,以仿真实验说明该模型在Web服务信任评估方面更加准确可靠. 相似文献
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用基于遗传算法的全局优化技术动态地选择一组分类器,并根据应用的背景,采用合适的集成规则进行集成,从而综合了不同分类器的优势和互补性,提高了分类性能。实验结果表明,通过将遗传算法引入到多分类器集成系统的设计过程,其分类性能明显优于传统的单分类器的分类方法。 相似文献
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低温法制备二氧化钛薄膜及其光催化氧化处理电镀含铬废水 总被引:1,自引:0,他引:1
以钛酸四丁酯为原料,采用微波辅助低温法在玻璃表面制备锐钛矿结构的二氧化钛薄膜。分别用X射线衍射法(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)表征其相结构和表面形貌;通过光催化降解实际电镀含铬废水实验,探讨了光源、废水pH、废水初始浓度、光照时间及涂膜层数对总铬去除率的影响。光催化氧化的最优条件为:废水初始浓度3 000~9 000 mg/L,pH=8.3,负载4层薄膜,254 nm紫外光照射3 h。在最优条件下,废水的总铬去除率高达99.8%。 相似文献
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采用微波辅助低温法在玻璃表面制备锐钛矿结构的二氧化钛薄膜,并与传统溶胶凝胶法制备的薄膜进行了对比。通过X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)分析技术,对其物相及显微结构进行了表征;在波长为254nm的紫外灯照射下,对TiO2薄膜光催化降解皮革废水前后COD值变化作了研究,探讨了不同光催化条件、皮革废水初始COD浓度及pH值对COD去除率的影响。结果表明:与传统溶胶凝胶法制备的薄膜相比,微波辅助低温制备的薄膜光催化效果更好。当废水初始COD值在750~1500mg/L之间、pH值为4.0、在25℃紫外灯照射10.0h时,光催化效果最佳,COD去除率高达80.1%。 相似文献
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基于有限质点法的结构屈曲行为分析 总被引:3,自引:1,他引:2
有限质点法是一种新颖的结构分析方法,它以向量力学和数值计算为基础,将结构离散为质点群,采用牛顿第二定律描述这些质点的运动。该方法中引入移动基础架构求解结构单元内力。采用显示时间积分求解运动方程,避免了迭代求解非线性方程组。该文采用有限质点法分析结构的屈曲行为。以空间杆单元为例推导了有限质点法计算公式。利用自编程序,对空间杆系结构的屈曲行为进行了模拟。在不经过任何特殊处理的情况下,该方法不仅可以越过屈曲极值点,而且能够跟踪结构屈曲后的行为。此外,该方法无需分级加载即可模拟结构的屈曲行为,结构荷载可以在计算分析的初始步全部加在结构上,更符合实际情况。通过算例验证表明有限质点法在结构屈曲行为模拟中的适用性和真实性。 相似文献
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将餐厨垃圾中的微生物采用营养琼脂培养基(LA)在温度55℃,相对湿度50%RH的条件下培养,根据菌落形态进行筛选分离。经过筛选得到细菌20株,测定其对淀粉、蛋白质、油脂和纤维素的分解效果,并根据分解效果选出最优菌株X13。对其进行形态学、生理生化以及分子生物学的鉴定并测定生长曲线,最终判定菌株X13为地衣芽孢杆菌(Bacillus licheniformis)。再使用X13菌株制成菌制剂处理餐厨垃圾,在小型餐厨垃圾处理器中运行48h后,测定餐厨垃圾降解率达到72.82%。X13菌株制成的菌制剂能够有效提高餐厨垃圾的降解效率,缩短处理时间,所以该地衣芽孢杆菌可以用于餐厨垃圾处理工业。 相似文献
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采用乳化交联法制备出粒径主要分布在100~300 μm的载药明胶微球, 分析了交联剂含量、药物含量和转速对载药率和包封率的影响及药物含量和转速对微球粒径的影响。对载药明胶微球与磷酸镁基骨水泥进行复合, 探讨微球降解过程中复合体系孔隙率的变化及其在体外药物释放的规律, 以期获得一种具有药物缓释性能的多孔磷酸镁基复合骨水泥。结果表明, 随着葡萄糖浓度增加, 载药率和包封率先上升再下降; 随着药物含量的增加, 载药率保持上升, 包封率先上升后下降; 随着转速增加, 载药率和包封率均下降。综合分析, 在转速为400 r/min、葡萄糖浓度为0.5 g/mL、药物与明胶质量比为1:2的条件下制备的载药明胶微球载药量较高, 且粒径合适。将复合不同比例该载药微球的磷酸镁基骨水泥浸泡在Tris-HCl缓冲溶液中进行体外药物释放研究, 结果表明: 在释放前期(0~10 h)药物释放速率较快, 之后药物释放明显减缓。7 d后, 微球几乎降解完全, 药物释放率达到60%~89%, 达到了一定的药物缓释效果。 相似文献
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本文提出一种基于小波包分解的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行小波包分解,利用基于节点子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后,将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,用SVM多类分类方法进行分类判决。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。 相似文献
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