Win7系统下Office 2010的操作技巧探讨

在Win7操作系统下如何巧妙应用Office 2010办公软件,提高办公效率,成为使用者思考的重点话题,同时也是高校教学的重点。本文结合自身的实践工作,对Office 2010的使用技巧进行了一定的总结,从而为广大的使用者提供借鉴。     

差分拉曼光谱结合机器学习对汽车灯罩的可视化研究

为实现对汽车灯罩的快速无损、高效便捷的分类及预测,提出一种基于差分拉曼光谱结合机器学习对灯罩的可视化鉴别方法。利用差分拉曼光谱仪对32个品牌、9种车型共计46种汽车灯罩样品进行了检测,得到了样品的差分拉曼光谱图。对光谱数据先进行主成分分析降维,用提取到的5个PCA对样品进行自组织映射(SOM)聚类,同时对聚类结果可视化处理,再结合多元无序logistic回归、可优化支持向量机(SVM)对样品进行分类预测。46个样品被分为7类,多元无序logistic回归、可优化支持向量机的准确率皆为100%,实现了对样品的分类及预测。差分拉曼光谱准确高效,谱峰尖锐清晰,可以分析样品的主要成分及填料。SOM函数分类效果较好,所建立的分类模型可以精准地对不同来源汽车灯罩样品进行区分及归属预测,为汽车灯罩物证溯源提供了一种新的思路和技术手段。     

超高效液相色谱法测定化妆品中6种维生素A类物质的含量

建立超高效液相色谱法同时测定化妆品中维甲酸、异维甲酸、视黄醇、视黄醛、羟基频哪酮视黄酸酯、视黄醇丙酸酯6种维生素A类物质的含量。样品采用乙腈为提取液,水和乙腈作为流动相,流速为0.4 mL/min,采用色谱柱Acquity UPLC?HSS T3(100 mm×2.1 mm×1.8μm)分离,经超高效液相色谱（UPLC）的二极管阵列检测器（PDA）进行检测,检测波长为325、355、378 nm,外标法定量。6种维生素A类物质在0.60～14.68μg/mL的质量浓度范围内线性关系良好（相关系数R2> 0.996 64）,检出限均小于0.88μg/g,定量限均小于2.45μg/g。高、中、低不同质量浓度的加标回收率在80.20%～117.64%,相对标准偏差在0.03%～7.96%。该方法灵敏度高,效率高,可适用于化妆品中的维生素A类物质含量的测定。     

多跳移动分组无线网络的吞吐率分析

提出了一种应用ＩＥＥＥ８０２．１１ＲＴＳ／ＣＴＳ协议的多跳,移动分组网络,分析了它的系统容量并与时隙ＡＬＯＨＡ,ＣＳＭＡ多址接入协议下的网络性能作了比较,最小ＩＤ号的分群算法可以通过较少的控制信息快速得到顽健的分解网络结构,选用合适的ＭＡＣ协议能有效地利用多信道。     

珠宝饰品感知价值的市场心理剖析及其提升策略

顾客的感知价值直接影响其购买意愿,文章主要以珠宝这一奢侈消费品为对象,在剖析了顾客感知价值的心理形成及其影响因素的基础上,结合市场现状提出了提高顾客感知价值和购买意愿的策略.     

浅谈紫砂陶刻作品《归去来兮》的创作感悟

当代紫砂陶刻艺术创作正逐步摆脱传统的束缚,在题材内容的选择上,有着更加多元的创作取向,用现代的文化艺术语言来作为陶刻内容展示,同时承袭中国的传统文化,发展民族性的艺术创造,是陶刻创作的必由之路.     

我国跨区省输电交易价格体系与机制研究

建立完善的跨区省输电交易价格体系、形成科学的跨区省输电交易价格机制,对促进我国跨区省输电交易的顺利开展具有重要意义。总结了国外跨区省输电交易价格体系的特点,并进一步对目前我国跨区省输电交易价格的特点进行了总结。针对这些特点,提出了我国跨区省输电交易定价的目标,在此基础上给出了有关我国跨区省输电交易价格体系与机制的建议。     

配电网自动化系统通信规约的探讨

文章介绍了我国配网自动化系统中各种通信规约应用的情况,分析目前所使用的通信规约在应用中存在的问题,通过数据比较,着重分析了目前争论较多的DNP3.0和IEC60870-5-101规约在应用中存在的问题。提出选用或制订适合我国实际情况的配网规约的建议和办法。     

差分拉曼光谱结合人工神经网络对药品塑料包装瓶的分类研究

建立一个无损检验药品塑料包装瓶并对其进行分类的模型。利用差分拉曼光谱技术对47个样品进行检测,首先在原始数据的基础上进行差分拉曼光谱分析并进行人工分类,再运用Fisher判别法(FDA)和主成分分析法(PCA)对数据进行处理,结合人工神经网络算法(ANN-MLP/RBF)构建分类模型。在多层神经网络(MLP)模型中,使用原始数据、FDA处理后的数据、PCA降维后的数据对样本分类的正确率分别为87.23%、93.62%、97.87%,MLP模型下对样本分类的整体准确率为93%;在径向基神经网络(RBF)模型下,使用原始数据、FDA处理后的数据、PCA降维后的数据对样本分类的正确率分别为87.23%、93.62%、95.74%,RBF模型下对样本分类的整体准确率为92%。在研究相同条件下对药品塑料包装瓶进行分类时,采用PCA+MLP模型为最佳方案。