自适应阈值AdaBoost.RT算法及其在轴承剩余寿命预测中的应用

针对自适应增强回归阈值(adaptive boosting regression threshold, AdaBoost.RT)算法用于判断训练样本好坏的阈值为常数,不能自适应地对每个测试样本动态调整判断标准的问题,提出了一种动态自适应调整阈值的改进AdaBoost.RT算法。通过引入训练结果的均值与标准差构造奇异系数作为判断相对误差的阈值,实现算法训练计算过程中阈值的自适应调整,在提高预测精度的同时,可以减少选择算法参数带来的繁重工作量。采用4组经典测试函数构造不同规模的训练样本数据进行算法检验,实验结果表明,提出的自适应调整阈值算法可以有效利用测试样本之间的差异性,克服了大噪声数据带来的干扰,改进后的集成算法可以改善回归模型的预测效果,提高模型的泛化性能。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并与极限学习机(extreme learning machine, ELM)和原始AdaBoost.RT算法进行对比分析。结果表明：采用所提方法获得的轴承寿命预测均方根误差降低了5.18%,决定系数提高了3.11%。     

基于欧式贴近度的模糊物元模型优选奶牛养殖废水处理工艺

目的从技术性能、经济费用、管理效果三方面对UASB+SBR、UASB+生物接触氧化法处理奶牛养殖废水进行工艺优选.方法在模糊物元分析的基础上,结合欧氏贴近度的方法,对奶牛养殖废水处理工艺进行对比评价.以试验室中试实测备选方案的化学需要量(COD)、五日生化需氧量(BOD5)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、悬浮物(SS)的去除率为基础,利用均方差法确定指标权重,得出欧式贴近度.结果UASB+SBR的技术性能最优,UASB+生物接触氧化法的经济效益和管理效果最优,综合评价UASB+SBR的欧式贴近度值为0.341 2,高于UASB+生物接触氧化法欧式贴近度值.结论"UASB+SBR"为最佳组合工艺,为奶牛养殖废水处理技术产业化过程中性能评估提供了科学的依据.     

基于BLSTM-CRF模型的安全漏洞领域命名实体识别

非结构化文本资源提供了大量与漏洞相关的信息,传统的特定领域实体识别依赖特征模板和领域知识来识别相关实体,其识别性能很大程度上依赖于人工选取的特征函数质量.如何利用机器挖掘文本隐含的特征,而不需要人工详细地制定领域术语的特征表达是一项具有挑战性的任务.该文针对安全漏洞领域,提出一种双向长短期记忆网络BLSTM与条件随机场CRF相结合的安全漏洞领域实体识别模型,并使用基于词典的方法对结果进行校正,F值可达到85%以上.实验表明,该方法在提高实体识别的准确率和召回率的同时,能够显著地降低人工选取特征的工作量.     

高效能活性炭基底石墨烯粒子电极制备及表征

目的制备和筛选出一种高效、稳定的新型石墨烯复合负载型粒子电极.方法采用溶胶凝胶法制备了一系列不同基底的石墨烯负载型粒子电极,以苯酚为目标污染物考察粒子电极的催化活性,确定最优粒子电极,通过正交试验优化其制备条件.最后采用SEM、EDS、BET、XRD、LSV、CV手段对粒子电极的结构、表面形貌及电化学性能等进行表征.结果筛选出Ti-r GO/GAC-S(椰壳活性炭)为最优粒子电极,对苯酚去除率为85. 26%;正交试验优化其制备条件为钛酸丁酯投加量75 mL、r GO投加量0. 2 g、煅烧温度400℃、煅烧时间1 h;负载Ti和r GO后表面积、析氧电位增大,对苯酚直接氧化能力提高.结论筛选出的Ti-r GO/GAC-S粒子电极电催化活性最高,表面积大,活性点位多,对苯酚的直接氧化能力高.     

沸腾炉掺烧半干法烧结烟气脱硫灰的SO_2逸出特性

通过改变原料配比、通气量、焙烧温度以及焙烧时间,研究沸腾炉掺烧半干法烧结烟气脱硫灰的SO2逸出特性。结果表明,随着脱硫灰含量的增加,混合料中有效S含量减少,导致SO2逸出量减少;当通气量在180~240mL/min范围内,SO2逸出量随通气量增大而增加,通气量超过240mL/min时,SO2逸出量开始减少;在750~900℃范围内,SO2逸出量随焙烧温度升高而逐渐增加,其中在800~850℃温区内SO2增量最小;保温开始阶段,SO2逸出量随焙烧时间的延长而略有增加,当延长至15 min时,掺烧反应基本结束,即不再有SO2气体生成。