一元弱酸准确滴定的浓度下限

酸碱滴定分析时,滴定突跃范围?0.60 pH单位被教科书定义为指示剂法进行准确滴定(滴定误差Et?0.20%)的临界数据。对某一强度(Ka)的一元弱酸而言,在控制滴定突跃范围等于0.60pH单位情形下,溶液浓度越大,滴定误差越小。存在某一临界浓度c,其对应的滴定误差恰好等于0.20%。对不同强度的弱酸,本文计算出了其临界浓度c,即滴定浓度下限。计算结果表明,对于较强弱酸,其分析浓度必须大于临界浓度才可准确滴定,而仅仅满足教科书要求的判据c Ka?1.1?10-8是达不到准确滴定的要求和目标。根据不同强度弱酸对应浓度下限结果,建议滴定判别式修正为:待测酸溶液浓度介于0.10?0.0010 mol·L-1之间,并且满足c Ka?1.1?10-8。     

基于低代码的可视化数据分析与建模软件研究与设计

为解决传统数据分析和建模方法的开发维护成本高、所产生的价值与理想状态差距大等问题,对低代码化数据分析建模工具进行深入研究。从低代码技术出发,分析现有领域存在的问题及归因,拟设计一套简单易用、可供商用的可视化数据分析与建模软件,最大限度降低数据分析和建模门槛,提升工作效率,为职业教育教学改革和企业行业的发展提供有益参考和建议。     

由服装尺寸引发的思考

笔者的朋友林女士在法国一家公司任职，常常需要正装。考虑到国人的身材与欧洲人有不小的差别，所以有机会回国就打算在国内多购置一些。没想到回国后逛店才知道，她这样略略发福的身材也十分难买到合身的服装，很多衣服好像都是为身材纤细的女孩设计的。打听之下，和她同样经历者绝不在少数。为何法国人在法国就买得到适合自己尺寸的服装，而中国这个服装生产大国却难以做到这一点？笔者认为，对服装尺寸标准收集、细化是重要一环。     

K-means算法的初始值选取问题的研究

随着数据爆发式的增长,数据挖掘算法的使用更加频繁,因此选取合适的数据挖掘算法进行数据分析是非常有必要的。本文对确定K-means算法初始值的问题,提出了一种数据预处理的优化方案。通过对目标数据集进行Canopy算法处理,并对Canopy算法执行后的分组进行降噪、合并,以最终的分组个数作为K-means算法的分组K值,并以各分组的重心作为初始聚类重心,从而确定K-means算法的初始值。对比实验的结果显示,优化后的K-means算法具有更好的聚类效果。