基于最小覆盖的样本分类判别方法应用研究

提出了通过最小覆盖的原理来进行样本分类判别的一种新方法;给出了空间中的样本分类判别准则和分类模型.以乳房肿瘤病例为例,分别以二维和三维的最小覆盖来对该模型进行分类判别,对69个待检测数据进行检验,结果误判率为4.35%.从对比分析中得出用二维的方法来分类判别更为经济实用.比较同种实例的其他几种分类方法,结果表明,该方法更适用,操作容易且识别率高.     

铬渣中铬的氧化法浸出工艺条件的研究

采用碱性条件下氧化处理铬渣的方法研究了氧化剂种类及各工艺条件对铬渣中铬浸出量的影响。结果表明,NaOH加入量为0.12 g,氧化剂NaClO3的加入量达0.2 g或Na2C2O6加入量为0.2 g时,在80℃水浴条件下反应120 min后,Cr(Ⅵ)与总铬的浸出量最高。延长反应时间和提高水热反应温度,有利于提高铬渣中铬的浸出量,但温度过高会导致铬渣中Cr(Ⅵ)及总铬的浸出量下降。     

基于闭包的聚类判别方法研究

区别于传统的聚类方法,提出了以类为起点,通过构造闭包进行聚类的新方法,并建立了聚类判别模型,此模型给出了对于闭包间的交叉区域的检验点的判别准则。然后针对二维的聚类问题,提出了以最小圆为闭包的聚类判别模型,并对乳房肿瘤病例进行数值实验。对于乳房肿瘤病例,首先进行了指标选取、数据预处理,然后以最小圆为闭包建立了模型,最后对69个待检测数据进行检验,结果误判率为4.35％。