织物组织对曲面机织物成型效果的影响

探讨了一种利用简单改造后的普通平面织机来织造曲面织物的方法,并在纱线规格相同条件下比较了不同织物组织对成型曲面的影响,分析了不同织物组织对曲面织物曲面成型效果的影响规律。结果表明采用平纹组织进行织造的曲面织物其曲面成型效果最佳。     

Novolen工艺聚丙烯装置的问题分析及对策

Novolen气相法聚丙烯工艺是世界首套气相法聚丙烯工艺,运转过程中Novolen聚丙烯工艺在丙烯精制、催化剂制备、聚合反应控制、挤压机操作等环节出现了不同程度的问题。通过对这些问题原因的分析和判断,明确了Novolen聚丙烯工艺的操作要点,对Novolen聚丙烯装置平稳操作具有一定的借鉴意义。     

Spheripol聚丙烯工艺低压脱气回收单元的故障分析及处理

Spheripol环管工艺占我国聚丙烯生产能力的一半以上,该工艺具有转化率高、生产能力大等优点。本文分析了导致聚丙烯300 kt/a装置低压脱气回收单元故障产生的主要原因有,PK301人口管道过滤器堵塞,造成压缩机人口压力低;生产高熔融指数聚丙烯时,D309液位高报,导致PK301停车;LV3101被聚丙烯块料卡死,造成F301无法下料等问题。提出了处理办法及维护措施,在实践中取得了较好的效果。     

二苯甲酮系列产品的合成

二苯甲酮系列产品被广泛地用在医药、农药、染料、塑料、涂料及日用化工等领域,品种众多,常见的合成路线有5种。在实际生产中,应选择原料易购、投资省、操作条件不苛刻、基本无污染、成本低的合成路线。     

一个选择最大似然互信息特征的网络关系预测通用模型

信息网络结构特征作为影响关系生成与演化的主要因素在信息网络关系分类与推断领域占据重要地位。现有的关系分类与推断算法在处理网络结构特征的过程中,无法达到令人满意的效果。为此,结合互信息的定义,提出一种基于互信息特征选择的关系分类与推断算法。通过定义CN、AA、Katz等相似度指标充分抽取局部和全局(半全局)两类网络结构特征,利用基于密度比函数的最大似然估计来计算特征之间的近似互信息。该密度函数有效地解决了特征选择中全局最优解的过程,同时筛选出更具判别性的特征。通过多个真实信息网络数据集上的实验结果表明,无论是经典分类算法还是新近提出的基于学习理论的关系分类算法,经过互信息特征选择步骤的算法在Accuracy、AUC、Precision等评价指标上均比基准算法要优。     

差分化节点特征对复杂网络链接预测的分类性能分析

链接预测属于复杂网络分析的研究分支,它根据网络历史结构信息预测未来节点间会产生链接的可能性,从而挖掘网络的传播和演化方式。通过引入差分化节点的贡献权重并结合经典的节点和共邻节点网络拓扑结构特征,分别应用七类有监督学习-分类模型对社交、生物、交通等不同领域的八个真实复杂网络数据集进行实验,并采用Precision和ROC曲线对实验结果进行分析与评价。实验表明,引入基于差分化节点的贡献特征能够在深入挖掘网络结构信息的基础上比其余特征有更优的预测精确度,同时差异化的分类模型和特征选择对链接预测性能有相异的影响。     

融合链接预测相似度矩阵的属性网络嵌入算法

在属性网络中,与节点相关联的属性信息有助于提升网络嵌入各种任务的性能,但网络是一种图状结构,节点不仅包含属性信息还隐含着丰富的结构信息。为了充分融合结构信息,首先通过定义节点的影响力特性、空间关系特征;然后根据链接预测领域基于相似度的定义构建相似度矩阵,将节点二元组中的关联向量映射到相似度矩阵这一关系空间中,从而保留与节点相关的结构向量信息;再基于图的拉普拉斯矩阵融合属性信息和标签特征,将上述三类信息集成到一个最优化框架中;最后,通过二阶导数求局部最大值计算投影矩阵获取节点的特征表示进行网络嵌入。实验结果表明,提出的算法能够充分利用节点二元组的邻接结构信息,相比于其他基准网络嵌入算法,本模型在节点分类任务上取得了更好的结果。     

基于划分社区和差分共邻节点贡献的链路预测

通过改进基于节点相似度的朴素贝叶斯模型, 引入GN和CMN两种经典的划分社区算法挖掘网络社区属性对预测节点对的影响, 赋予共邻节点不同的连接度和社区贡献度并计算其贡献权重, 同时把模型应用于五种相似度算法, 采用ROC和Precision-Recall曲线进行实验评价。人工网络和真实网络中的实验证明, 该模型能够在深入挖掘社会网络结构信息的基础上提高预测的精确度, 同时为该类模型的研究提供一种新的方案。     

基于隐朴素贝叶斯模型的社会关系推荐

基于共邻用户属性的社会关系推荐算法是社会网络分析关系预测领域的热点研究方向。提出了一种基于隐朴素贝叶斯（hidden nave Bayesian,HNB）模型的用户关系推荐算法。该算法通过分析属性之间的依赖性对问题建模,从中度量共邻用户之间关系对推荐用户对之间的贡献和影响,然后对所有候选推荐关系计算其相似度并进行排序,并把模型推广到CN、AA和RA三种关系推荐算法中。在真实网络数据集上的实验结果表明,所提出的算法比目前的基准方法和朴素贝叶斯方法具有更高的AUC值。此外,算法能够发现具备不同拓扑结构属性的网络对推荐精度有着线性的影响。     

4，4’—二氟二苯甲酮的合成及应用

通过对4，4’-二氟二苯甲酮的合成方法进行了比较，简单介绍了它在合成树脂和医药工业中的应用，4，4’-二氟二苯甲酮的市场发展前景美好。