沉降对高浓度湿法磷酸中残余杂质的粒度及组成的影响

通过向浓缩湿法磷酸中加入絮凝剂,利用原子吸收和粒度仪对沉降前后磷酸中的元素组成和粒度进行分析,采用XRD和能谱仪考察沉降产生淤渣的组成变化。结果表明,前期主要沉积物为K2SiF6和Na2SiF6,后期以继沉淀盐(Fe,A1)3KH14(PO4)8·4H2O为主。沉降前后浓缩湿法磷酸中杂质颗粒粒度变化很大,杂质颗粒体积平均粒径由126.195μm下降到43.295μm,因此,可减轻磷酸中固形物在运输过程中沉积在管道壁上或储槽底部。     

浓缩湿法磷酸流变性的研究

测定了浓缩湿法磷酸的流变特性,研究了磷酸浓度、温度、不同杂质含量对磷酸黏度的影响;回归分析得到磷酸黏度、温度、浓度三者间的关系方程。研究表明,浓缩磷酸黏度、温度关系符合阿累尼乌斯方程;金属杂质中铝离子对黏度影响较大,管道输送料浆前应主要降低铝离子含量,且保持温度在60℃左右,以降低磷酸黏度,减少输送能耗。     

响应面优化法研究蔗糖-对苯二酚树脂胶粘剂合成

以蔗糖,对苯二酚为原料,根据中心复合实验设计原则,在单因素实验的基础上采用响应面优化法,建立了粘度与各影响因子的回归方程,并得到以粘度为响应值的响应面图,进而得出蔗糖-对苯二酚树脂胶粘剂合成的最佳工艺条件:反应温度89.3℃,反应时间5.9 h,原料比为1.79,催化荆用量10%,在此条件下,测得的粘度为8.4×500...     

清欠“三招”

西南油气田分公司重庆气矿采气五厂输气一队仅3人组成的销售办公室,每年承担几亿元的销售天然气收款额。收款历来都是难事,历年应收欠款上亿元,清欠成了当务之急。唐祚桢定为专业销售人员后,与另外两位同事一起却收回了历年欠款1亿元,新销售款100％不欠,预收款100％到位。如此骄人业绩,当是人人有功,但唐祚桢的清欠妙招更是功不可没。     

融合内容与矩阵分解的混合推荐算法

传统的基于内容的推荐算法往往具有较低的准确性,而协同过滤推荐算法中普遍存在数据稀缺性和项目冷启动问题。为解决上述问题,提出了一种融合内容与协同矩阵分解技术的混合推荐算法。该算法实现了在共同的低维空间中分解内容和协同矩阵,同时保留数据的局部结构。在参数优化方面利用一种基于乘法更新规则的迭代方法,以此提高学习能力。实验结果表明,该算法优于其他具有代表性的项目冷启动推荐算法,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐准确性。     

一种优化聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤推荐算法存在评分数据稀疏和推荐准确率偏低的问题,提出了一种优化聚类的协同过滤推荐算法。根据用户的评分差异对原始评分矩阵进行预处理,再将得到的用户项目评分矩阵以及项目类型矩阵构造用户类别偏好矩阵,更好反映用户的兴趣偏好,缓解数据的稀疏性。在该矩阵上利用花朵授粉优化的模糊聚类算法对用户聚类,增强用户的聚类效果,并将项目偏好信息的相似度与项目评分矩阵的相似度进行加权求和,得到多个最近邻居。融合时间因素对目标用户进行项目评分预测,改善用户兴趣变化对推荐效果的影响。通过在MovieLens 100k数据集上实验结果表明,提出的算法缓解了数据的稀疏性问题,提高了推荐的准确性。     

结合微博关注特性的UF_AT模型用户兴趣挖掘研究

微博作为国内主流社交网站,信息量与日俱增.目前微博用户兴趣挖掘方法大多停留在研究用户浏览网页时点击行为、用户所发微博内容或所在社区等表象层面,尚未深入到微博用户使用特性层面.从用户微博内容出发,结合用户关注对象微博,提出一种改进作者主题模型UF_AT(users focus-author topic).最后对真实数据进行实验得出,模型在用户兴趣主题以及主题词概率值上均高于AT模型,而且用户兴趣主题准确、全面,同时验证了UF_AT模型在挖掘用户兴趣中的有效性.     

“链”式教学模式下Java Web课程教学改革与实践

针对Java Web课程教与学的特点,提出边讲边练、以练代讲的"链"式教学模式,从课程教学模式、综合实践环节和课程考核方式方面介绍改革实践,最后从学生就业和参加学科竞赛情况说明教学改革效果。     

无线城市社团发现的研究——在Spark上利用改进关联规则实现社团发现的算法

社团发现算法存在生成结果冗余及时间复杂度高等问题,虽然关联规则是解决社团发现问题的有效方法,但面临大量迭代计算的瓶颈。针对上述问题进行了研究,提出了一种改进社团发现的SIACD算法。该算法引入MAC地址和布尔矩阵的概念对数据进行预处理,利用基于项数的布尔向量交运算改进Apriori算法,再基于Spark实现算法并行化计算,通过关联规则的方式挖掘无线社团数据。实验结果表明,SIACD算法解决了生成结果冗余、复杂度高、迭代计算等问题,提升了社团发现的挖掘速度,提高了对大数据的处理能力。