基于粒计算与区分能力的属性约简算法?

传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存,很难适应大数据背景下的数据分析。为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法。该算法运用统计学中的分层抽样技术,拆分原始大数据集为多个样本子集(粒),在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简,最后将各粒约简结果进行加权融合,得到原始大数据集的属性约简结果。实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性。     

基于频繁项集的多标签文本分类算法

针对多标签文本分类问题,提出基于频繁项集的多标签文本分类算法——MLFI。该算法利用FP-growth算法挖掘类别之间的频繁项集,同时为每个类计算类标准向量和相似度阈值,如果文本与类标准向量的相似度大于相应阈值则归到相应的类别,在分类结束后利用挖掘到的类别之间的关联规则对分类结果进行校验。实验结果表明,该算法有较高的分类性能。     

聚酯装置真空系统工艺及设备改进

介绍了200 kt/a聚酯装置真空系统工艺,分析了真空系统故障原因,并进行相应的设备改造,优化完善了聚酯真空喷淋系统工艺。结果表明:通过增设真空抽料系统,将聚集在液封槽内室底部的低聚物排除到乙二醇系统之外,减少乙二醇循环泵切换频率;对刮板冷凝器进行改造,延长其运行时间,解决了装置因刮板冷凝器堵料造成停车处理的问题;对真空喷淋管线清洗工艺的技术优化改进,克服了真空喷淋管线结垢、堵塞,实现了装置在线清洗真空喷淋管线的目的,整个真空系统的稳定运行,延长了真空系统运行时间。     

重醇酮在延迟焦化装置中加工利用的可行性研究

实验以重醇酮中混合二元酸为研究对象,分别从混合二元酸的溶解性、结晶度、酸性,腐蚀性等方面进行研究。结果表明,混合二元酸与柴油互溶性不好,常温下结晶析出。混合二元酸与加氢尾油混合进行减压蒸馏实验,在475℃结晶析出。     

一种限定性的双层贝叶斯分类模型

朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.     

因子分析降维对分类性能的影响研究

考虑因子数据的数据特征，采用连续属性服从正态分布的朴素贝叶斯分类方法，对因子分析降维前后数据集的分类性能变化进行了研究．实验结果表明：因子分析中的KMO（Kaiser—Meyer—Olkin）统计值和变量共同度与分类性能紧密相关，当KMO统计值大于0．8，并且只有很少属性的变量共同度值小于80％时，采用因子分析作为分类之前的降维是适宜的．     

四氧化锇(OsO_4)的回收及重新利用

本文介绍一种适用于一般实验室的OsO_4回收法。此法操作简单,所用玻璃器皿、化学试剂价廉、易得。从1.01废固定液中一般可回收OsO_45.0g左右,其费用只相当于购0.05g的商品OSO_4,即可节约99％。回收OsO_4的固定和染色效果并不逊于商品OSO_4,因此,完全适用于常规电镜技术。兹报告如下。一、从废OsO_4固定液中提取二氧化锇 1,充分振摇废锇液,取500ml此液入1.01的烧瓶中,加5ml浓硫酸和220ml6％的高锰酸钾,塞上     

煤制乙二醇产品品质的探索

采用适用于石油基《工业用乙二醇》的国家标准,对煤制乙二醇和石油制乙二醇进行了产品品质检测分析,在此基础上用气相色谱仪和色质联用仪分别对上述2种乙二醇进行了组成剖析。结果表明,煤制乙二醇相比石油制乙二醇杂质含量高,纯度、初馏点和紫外透光率低,针对2种乙二醇原料路线区别很大,需考虑是否重新建立煤制乙二醇的国家标准。     

一种高效的超薄切片染色法

本文介绍使用“连通式”玻管染色装置(如图)的超薄切片染色法及在染色中应注意的事项。经多次使用证明,用该法染出的超薄切片电子着色均匀,结构清晰,有良好的反差。该法能保证切片染色条件的一致,有效地防止切片染色污染,提高染色质量。用该法染色,染液用量省,染20张载网只需1ml染液,降低了铀、铅污染环境的可能性。染色和冲洗时间大大缩短,染30张载网前后共只需30分钟,大大提高了工作效率。该染色装置由三部分组成,制作如下:A.染色管取一根长130mm、内径6mm的玻管,用酒精喷灯加热玻管的一端至内径缩为1mm。在距另一端20mm处,用喷射火焰打一个