基于多代表点学习的RSKNN分类算法

RSKNN 算法是一种基于变精度粗糙集理论的 k-近邻改进算法,该算法能够保证在一定分类精度的前提下,有效地降低分类的计算量,提高分类效率。但由于 RSKNN 算法只是简单地将每个类中的样本划分成一个核心和边界区域,并没有根据数据集本身的特点进行划分,因而存在极大的局限性。针对存在的问题,提出一种多代表点学习算法,运用结构风险最小化理论对影响分类模型期望风险的因素进行分析,并使用无监督的局部聚类算法学习优化代表点集合。在UCI公共数据集上的实验表明,该算法比RSKNN算法具有更高的分类精度。     

频率响应法研究噻吩在CeY分子筛上的吸附行为

以NaY、液相Ce离子交换改性的Y型分子筛(L-CeY)为研究对象,运用N2吸附、XRD、NH3-TPD和Py-FTIR等实验方法表征两种Y型分子筛的物化性能。采用频率响应技术(FR)和智能重量分析仪(IGA)研究噻吩在两种分子筛上的吸附行为,并考察噻吩在稀土离子改性Y型分子筛上的不同吸附作用模式。结果表明,频率响应技术能够有效识别分子筛孔道内发生的不同传质过程。噻吩在NaY分子筛上的吸附行为较为简单,存在孔道吸附和π电子相互作用两种吸附过程;而在L-CeY分子筛上吸附行为较为复杂,同时存在孔道吸附和"S-M"吸附等多种吸附过程,另外,在高温条件下,还存在复杂的催化反应过程。     

基于改进麻雀搜索算法优化BN的变压器故障诊断研究

针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。     

A sensitive hydrazine electrochemical sensor based on electrodeposition of gold nanoparticles on choline film modified glassy carbon electrode

A highly sensitive hydrazine sensor was developed based on the electrodeposition of gold nanoparticles onto the choline film modified glassy carbon electrode (GNPs/Ch/GCE). The electrochemical experiments showed that the GNPs/Ch film exhibited a distinctly higher activity for the electro-oxidation of hydrazine than GNPs with 3.4-fold enhancement of peak current. The kinetic parameters such as the electron transfer coefficient (α) and the rate of electron exchange (k) for the oxidation of hydrazine were determined. The diffusion coefficient (D) of hydrazine in solution was also calculated by chronoamperometry. The sensor exhibited two wide linear ranges of 5.0 × 10⁻⁷-5.0 × 10⁻⁴ and 5.0 × 10⁻⁴-9.3 × 10⁻³ M with the detection limit of 1.0 × 10⁻⁷ M (s/n = 3). The proposed electrode presented excellent operational and storage stability for the determination of hydrazine. Moreover, the sensor showed outstanding sensitivity, selectivity and reproducibility properties. All the results indicated a good potential application of this sensor in the detection of hydrazine.     

IKnnM-DHecoc:一种解决概念漂移问题的方法

随着数据流挖掘的应用日趋广泛,带概念漂移的数据流分类问题已成为一项重要且充满挑战的工作.根据带概念漂移的数据流的特点,一个有效的学习器必须能跟踪并快速适应这种变化.一种基于增量KnnModel的动态层次编码算法被提出用于解决数据流的概念漂移问题.在将数据流划分为数据块后,根据增量KnnModel算法对每块的预学习结果构建并更新类别层次树、层次编码,用可增量学习的分类算法对照编码划分进行学习,并生成备选分类器集.最后依据活跃度对结点进行剪枝处理以减少计算代价.在预测阶段,利用增量KnnModel算法和动态层次纠错输出编码算法的各自优势进行联合预测.实验结果表明:基于增量KnnModel算法的动态层次纠错输出编码算法不但能够提高模型学习的动态性和分类的正确性,而且还能够快速适应概念漂移的情况.     

大超载比下深厚超软地基处理效果分析

随着海峡西岸经济区、海上丝绸之路核心区建设,福建地区围海、围垦造地迎来新一轮发展。福建地区海相淤泥土具有显著的地域特点,即含水率高达60%以上,局部可达80%,普遍高于我国其他沿海地区;沿海滩涂地海产养殖业发达,土壤生物质富营养化对淤泥土性状的影响十分显著,因此,在该地区对深厚超软地基类进行真空联合堆载预压处理时,针对性经验缺乏。本文通过福建地区大面积深厚超软地区填海工程实例分析,综合考虑技术和经济、时间和效益等因素,对深厚超软地基真空预压处理,提出工艺技术参数建设性建议。     

基于时频分析叠前地层Q值提取方法研究

地震波衰减属性是含气储层预测的重要参数。研究提出了基于时频分析叠前地层Q值提取方法,该方法基于叠前地震资料中丰富的储层信息,利用S变换时频谱具有较高时频分辨率的特征,提高了地层Q值的估算精度。在模型计算和胜利油田垦71工区的实际应用表明,该方法能够较好地预测气层空间展布,在含气区Q值较低,异常现象明显,在非含气区Q值较高,异常现象不明显,尤其是强振幅位置。     

"互联网+"下的智慧工地

随着社会生产力的不断发展,传统工程建设领域因其自身理念的落后,行业整体缺乏先进的互联网管理技术,在工程进程监督、质量检测、人员调配方面缺乏实时的分析手段,难以满足快速发展的需求."互联网+"理念与传统建设工程领域的深度融合,赋予传统工程建设领域以"智慧",利用物联网、云计算、BIM等信息化手段,对施工过程中人员、视频、质量、生产、环境等数据进行采集,最终实现互联协同、智能生产、科学管理等功能的智能化工程建设.     

真空覆水预压在房建场地软基处理中的应用

为解决存在深厚软基的房建项目在后期使用过程中因仅对主体建筑进行地基处理而引起差异沉降、甚至主体结构开裂倾斜等问题;采用真空联合覆水预压的方法对某房建项目之深厚软基进行前期处理,并从理论计算及现场施工等方面对该工法应用进行了研究,根据项目进展情况知该工法切实可行,可有效地消除前述相关问题,值得推广应用。     

Micellar Properties for Propoxylated Surfactants in Water/Alcohol Solvent Mixtures and Their Antibacterial and Polyester Fabric Antistatic Performances

Two propoxylated quaternary amine surfactants characterized by two and six average PO adduct numbers (PO-2 and PO-6 QA surfactants) were synthesized to investigate the micellar properties of propoxylated cationic surfactants in water/alcohol mixtures. The effect of PPO groups on micelle formation was explored using conductivity, UV–vis spectroscopy, dynamic light scattering techniques. Regular or reverse micellization occur with water or alcohol rich solvent mixtures, respectively. For intermediate composition no micellization occurs. Also the performances in antibacterial and antistatic fabrics were studied. PO-2 QA surfactant has excellent antibacterial activities against both the Gram-negative bacterium Escherichia coli and the Gram-positive bacterium Staphylococcus aureus while both surfactants have good antistatic activity over polyester fabric.