水力旋流器处理汞炱的研究

遵照毛主席关于“我们必须打破常规,尽量采用先进技术,在一个不太长的历史时期内,把我国建设成为一个社会主义的现代化的强国”的伟大教导,在矿党委的领导下,组织有工人、干部、技术人员参加的三结合小组,对水力旋流器处理汞炱进行了试     

火法炼汞热力学分析

一、概述目前,无论国内外,汞生产均以火法占绝对优势。这说明汞的火法冶金在经济上和工艺上比湿法冶金更优越。然而,在仅有的几本汞冶金文献中,介绍的大都是汞冶金工艺学及生产实践方面的内容,对于汞冶金过程中化学反应的理论研究得比较少,在文献[3]中关于汞冶金的物理化学虽有所     

不平衡数据中基于权重的边界混合采样

针对单一的不平衡数据分类算法合成样本质量不佳、未考虑类内样本分布等局限性,提出一种不平衡数据中基于权重的边界混合采样(boundary mixed sampling based on weight selection in imbalanced data,BWBMS)。剔除噪声样本并引入边界因子概念,把原样本空间分成边界集和非边界集;考虑类内样本分布,对于边界集中每个少数类样本赋予支持度权重和密度权重并增加采样比重将其划分为两类,对两类样本子集采用不同的过采样算法和过采样倍率;考虑不同区域样本重要性的不同,根据多数类样本距离其最近的k个异类近邻的平均距离来删减部分非边界集多数类样本点。实验结果表明,结合SVM分类器的BWBMS算法在不同数据集上的性能指标得到了提升,验证了其有效性。     

多元统计分析在数学建模中的应用

以2011年全国大学生数学建模竞赛的A题(重金属污染问题)及2011年全国研究生数学建模竞赛的C题(小麦发育后期茎秆特征和抗倒性问题)为例,运用Matlab统计工具箱中多元统计分析函数进行了多元统计分析,从而显示出多元统计分析在数学建模中的独特优势.     

余代数及文档动态描述模型研究

介绍了代数的对偶概念--余代数,以及基于状态系统的余代数描述.将文档的每一句看作一个断言,并动态地将文档理解为一个断言流,从而利用余代数方法对文档的语义进行观察.     

基于K-medoids聚类的贝叶斯集成算法

朴素贝叶斯分类算法由于其计算高效在生活中应用广泛。本文根据集成算法的差异性特征,聚类算法聚类点的选择方式的可变性,提出了基于K-medoids聚类技术的贝叶斯集成算法,朴素贝叶斯的泛化性能得到了提升。首先,通过样本集训练出多个朴素贝叶斯基分类器模型;然后,为了增大基分类器之间的差异性,利用K-medoids算法对基分类器在验证集上的预测结果进行聚类;最后,从每个聚类簇中选择泛化性能最佳的基分类器进行集成学习,最终结果由简单投票法得出。将该算法应用于UCI数据集,并与其他类似算法进行比较可得,本文提出的基于K-medoids聚类的贝叶斯集成算法(NBKME)提高了数据集的分类准确率。     

基于k阶不可逆邻接矩阵的警车巡逻

针对警车巡弋中的状态转移,分析了状态转移子空间的容量,给出了k阶不可逆邻接矩阵的定义及其算法,并定义了警车动态巡逻过程的适应度函数。利用改进的适应度函数和排序交叉算子,提高了用于优化警车巡弋路线的遗传算法的收敛速度,得到了较好的仿真结果。     

结合双预训练语言模型的中文文本分类模型

针对Word2Vec等模型所表示的词向量存在语义模糊从而导致的特征稀疏问题,提出一种结合自编码和广义自回归预训练语言模型的文本分类方法。首先,分别通过BERT、XLNet对文本进行特征表示,提取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征;再分别通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)充分提取上下文特征,最后分别使用自注意力机制(Self＿Attention)和层归一化(Layer Normalization)实现语义增强,并将两通道文本向量进行特征融合,获取更接近原文的语义特征,提升文本分类效果。将提出的文本分类模型与多个深度学习模型在3个数据集上进行对比,实验结果表明,相较于基于传统的Word2Vec以及BERT、XLNet词向量表示的文本分类模型,改进模型获得更高的准确率和F₁值,证明了改进模型的分类有效性。     

浮选汞精矿的电热螺旋干燥

<正> 目前,国内采用重、浮选-蒸馏法生产汞的厂矿日益增多。但选厂产出的浮选汞精矿一般含水15～20%,因而必须使其预先干燥至含水低于5%方能入炉冶炼。各厂矿现行采用的干燥设备与方式都较落后,其中有圆盘、烘房和平板烘烤等。这些干燥方式的严重缺点是:1、干燥温度难以准确控制,致使精矿中的辰砂氧化而离     

金矿的吸离浸出

在湿法处理金矿石的工艺中,吸附浸出过程具有良好的效果。采用离子交换树脂吸附和浸出过程结合,不但可以提高金从矿石中的提取率(较通常氰化