离子色谱仪测定水中阴离子的实验研究

离子色谱的应用,改变了实验室中人工滴定、比色等最原始的分析方法,已经成为水质监测中的重要手段。充分发挥了使用试剂少,检测灵敏度高,多项目检出限低,能同时测定多组分的优点。针对氯化物、硝酸盐氮和硫酸盐三个检测项目进行传统化学方法和离子色谱法间的比对。根据实际情况,在保证数据精确和仪器的正常安全使用基础上,讨论通过改变淋洗液的浓度,减少阴离子的保留时间,以提高工作效率。     

《山东化工单位及产品大全》

《山东化工单位及产品大全》是由山东省化工信息中心编辑出版的一本全面、真实反映山东省化工、石油、轻工、机械、橡塑、、中间体等相关行业最新企业基本情况、产品信息的工具书。《大全》收录山东省与化工相关的生产单位、贸易公司、科研设计院所、技术服务机构、协会中介组织等,可满足国内外市场对山东化工单位和产品信息的查询     

基于小波降噪和循环神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

在瓦斯浓度监测数据分析中发现,瓦斯浓度序列往往呈现出较强的随机性和复杂性,时序数据中含有的噪声会对数据的预测结果产生干扰。为了减少数据中的噪声所带来的负面效果,提出了一种将小波阈值降噪与LSTM(长短期记忆网络)相结合的瓦斯浓度预测模型。通过将原始数据进行分解、阈值处理和重构,对时序数据中的噪声进行剥离,再通过LSTM模型进行预测分析,与普通LSTM和RNN网络进行比较,结果表明,所提出的基于小波降噪的LSTM的瓦斯浓度预测模型在精确度和泛化能力上都具有更好的表现。     

基于最长序列的虚拟3D音效的实现

为了在多媒体移动终端里实现3D音效,一个头部相关的传递函数首先被获取,然而一般的头相关传递函数的计算是把头当作一种球体来建立一个数学模型,这种模型的数学的计算复杂,不适合在嵌入式终端的实现.本文提出一种基于最长序列的测量系统脉冲响应的方法,该方法基于互相关技术,具有很高的抵抗噪声干扰能力,得到结果精度高,可重复性强,计算复杂度低,便于在嵌入式终端的实现。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。