反相高效液相色谱法测定有机玻璃中的单体的方法研究

设计一种新的简易的分解样品及前处理方法,用寿命长、重现性好、能分析最多种化合物的反相C_(18)柱,选用便宜易得的甲醇水为流动相,分离各组分,在254nm检测,建立一个测定有机玻璃中甲基丙烯酸甲酯单体的新方法。方法的标准偏差为0.07％,变动系数为3.3％。回收率为101％,在工业上使用取得良好的结果。     

一种新型椭圆低通滤波器的设计与实现

针对现有椭圆滤波器多采用查对曲线方法设计电路参数导致的滤波性能不佳,调试困难等问题[1],设计了一种新型椭圆低通滤波器.该滤波器采用高电位和地之间嫁接复电抗的方法设计电路,按照基于四端网络的分析方法获得滤波电路的传递函数.具有设计方法简单,调试方便,电路参数精确,电路稳定可靠,截止频率易于调节,并能获得较高的滤波技术指标的特点.实际应用结果表明,滤波器滤波效果较好,满足设计要求.     

基于签到活跃度和时空概率模型的自适应兴趣点推荐方法

针对现有兴趣点(POI)推荐算法对不同签到特征的用户缺乏自适应性问题,该文提出一种基于用户签到活跃度(UCA)特征和时空(TS)概率模型的自适应兴趣点推荐方法UCA-TS。利用概率统计分析方法提取用户签到的活跃度特征,给出一种用户不活跃和活跃的隶属度计算方法。在此基础上,分别采用结合时间因素的1维幂律函数和2维高斯核密度估计来计算不活跃和活跃特征的概率值,同时融入兴趣点流行度来进行推荐。该方法能自适应用户的签到特征,并能更准确体现用户签到的时间和空间偏好。实验结果表明,该方法能够有效提高推荐精度和召回率。     

旅游场景下的基于深度学习的文本方面级细粒度情感分类

方面级细粒度情感分类是指针对文本数据,分析其在指定方面的情感极性.由于获取到的评论样本往往涉及不同的方面,导致各个方面的情感极性不平衡.为了减少不平衡数据对模型训练的影响,本文提出了一种新的数据平衡方法——批处理平衡方法(BB),用来平衡多标签多类别数据.同时,由于评论文本蕴含多个方面,传统模型结构往往每次只能预测一个...     

含伪结的RNA分子二级结构预测

预测含伪结的RNA分子二级结构是生物信息学的一个研究难点。利用多分类支持向量机结合贝叶斯神经网络针对含伪结的RNA分子二级结构进行预测。利用多分类支持向量机进行预测,输出端得到相应碱基的平面伪结结构的E-NSSEL（Extend New Secondary Structure Element Label）类别标签。使用碱基已预测的结果通过贝叶斯神经网络进行修正,并恢复RNA分子二级结构。使用该方法能有效地改善含伪结的RNA分子二级结构的预测效果。     

基于多维数据雷达图表示的图形分类器研究

分析介绍了用雷达图表示多维数据以及雷达图的图形特征选取和融合的基本方法,提出了一种基于多维数据雷达图表达的可视化图形分类新方法,该方法用雷达图表示多维数据,不同类别的多维数据对应不同的雷达图形,形成以雷达图形特征为表达主要特征的分类方法。并通过模糊推理方来来自动识别雷达图形,完成自动分类。实验表明,此方法简单、直观,实现了分类过程可视化、分类结果可视化,并且有良好的分类效果。     

深水气井清井放喷过程井筒气液流动型态模拟研究

针对深水气井液气比变化剧烈的清井放喷过程,以井筒内部气液流动型态分布规律为目标,结合深水气井清井测试工况,开展了清井放喷瞬态数值仿真模拟与分析。结果表明：放喷后井口处和泥线处的温度呈现不同的温度变化特征,井口温度出现先降低后升高,而泥线处流温先升后降;低井口压力下井筒内更易出现段塞流、环状流,高井口压力下返排初期往往呈现泡状流,中后期逐渐转变为段塞和环状流型;同一放喷时刻,井身沿程也将呈现不同流型分布,井筒下部主要呈现泡状流、段塞流,中上部范围内主要为环状流型。     

分工合作的加权蚁群算法*

针对蚁群算法搜索时间长、易于陷入局部最优解的缺点,提出一种新的改进算法——分工合作的加权蚁群算法。此算法采取分工合作的方式,在信息素初始化、状态转移概率中分别加入权值,并运用遗传算法中排序的概念对信息素更新机制进行排序加权,此外对信息素上限加以限制。最后以TSP为例,验证了此改进算法不但在收敛速度上有了大幅度提高,而且有效避免了易于陷入局部最优解的缺点,从而证明了提出的新算法是合理有效的。     

流形排序算法预测microRNA*

在已知microRNA(miRNA)较少的情况下,为了提高算法预测的准确性,提出一种基于流形排序的miR-NA预测算法。该算法采用加权图模型描述序列,使用置信传播分配排序分数,降低了算法的时间复杂度;算法根据大规模数据内部全局流形结构进行排序,提高了排序结果的准确性。在人类和按蚊全基因组范围内的实验证明,流形排序算法的预测效果优于传统的预测方法,可以作为预测miRNA的一个有效工具。