晶体结构空间群对称元素分布

利用坐标变换，导出对称轴的变换公式,对于空间群，利用布拉菲格子对对称元素的平移的限制，导出对称元素分布所需满足的条件，从而求出空间群对称元素的分布，并对空间群P4的对称元素进行分析.     

水性汽车涂料的研究现状及发展趋势

从电泳漆、水性中涂漆和水性面漆3个方面概述了水性汽车涂料的研究现状及应用前景,并简单介绍了水性汽车涂料成膜树脂的研究现状。     

基于井下作业载荷的A环空带压值计算研究

当前气井环空带压现象日趋普遍,部分井已严重影响其安全生产。环空带压机理较为复杂,大致可以分为温度效应诱发的环空带压、鼓胀效应诱发的环空带压、泄漏或密封失效等因素诱发的环空带压等,文章主要讨论鼓胀效应诱发的环空带压机理及相应的计算模型。对于两端固定且封闭的油管柱,当油管内压力大于油管外挤力时,油管柱的外径发生鼓胀(即鼓胀效应),导致油管和套管之间的环空体积减小,从而诱发环空带压。笔者运用弹塑性力学基本理论,将油管柱简化为薄壁圆筒,推导出了油管柱内压力与其膨胀量、A环空带压值之间的关系模型,为环空带压安全评价和下一步治理方案提供理论依据。     

基于决策树对支持向量机的医学图像分类新方法

针对传统对支持向量机多类分类算法（Multi-TWSVM）中出现的模糊性问题,提出了一种基于遗传算法的决策树对支持向量机（GA-DTTSVM）多类分类算法。GA-DTTSVM用遗传算法对特征数据建立决策树,通过构建决策树可以分离样本的模糊区域,提高模糊区域样本的识别率。在决策树的每个节点上用对支持向量机（TWSVM）训练分类器,最后用训练的分类器进行分类和预测。实验结果表明,与决策树对支持向量机（DTTSVM）多类分类算法以及Multi-TWSVM相比,GA-DTTSVM多类分类算法具有较高的分类精度和较快的训练速度。     

新型虚拟桌面杀毒模型

针对现有杀毒方式系统开销大,占有网络带宽大,以及没有对未知程序的实时监测等缺点,通过对先前工作进行改进,提出了针对虚拟桌面框架的一种新型虚拟桌面杀毒模型,支持用户主动扫毒和程序启动过程的被动杀毒。特权虚拟机执行病毒检测和可信列表的管理,并将每个普通虚拟机中的文件签名传输到其他虚拟机;客户端分析待检测文件的签名和特性,优化网络传输的字节数,并在程序加载时实时查杀病毒。实验结果表明,该模型能够实时查杀病毒,减少系统开销和网络带宽的占用。     

高丙酮酸黄原胶发酵与流变特性研究

研究了高丙酮酸含量黄原胶的发酵液的流变学特性,发现黄原胶平均分子质量和丙酮酸含量均随发酵时间变化,并在对数生长期结束时都达到最大,此时平均分子质量为6.0×106u,丙酮酸质量分数为5.9%。黄原胶平均分子质量和丙酮酸含量对黄原胶溶液的流变学特性均有明显影响;在电解质(1%KCl)溶液中,黄原胶的丙酮酸含量越高,其粘度越大,剪切变稀性能越显著,且高丙酮酸黄原胶具有低浓度下高表观粘度的特性。     

带权值数据流滑动窗口随机抽样算法的改进

通过改进加权抽样算法,结合基本窗口技术,提出了两种面向带权值数据流上连续更新滑动窗口的随机抽样算法：WRSB算法和IWRSB算法。当新的数据元组到达时,根据数据元组的权值计算出该元组的键值,根据元组键值的大小决定其是否进入样本集以及样本集中被替换的数据元组,同时设置一个系统缓冲区来保存最近到达的键值较大的部分数据元组,作为过期数据元组的后备,使算法能够有效地处理过期数据元组问题。理论分析和实验结果表明,两种算法都能有效地处理带权值数据流上连续更新滑动窗口的随机抽样问题,相比较而言,IWRSB算法具有更好的性能。     

基于集成学习的FY-4A/GIIRS红外通道亮温偏差订正研究

资料变分同化方法基于观测误差无偏的假设,故偏差订正是卫星资料质量控制的重要环节之一。开展了基于集成学习的风云四号A 星(Feng-Yun 4A, FY-4A)干涉式大气垂直探测仪(Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)中波红外通道亮温偏差订正研究。将随机森林、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)、Decision Tree和Extra Tree作为集成学习的基础模型。在优化基础模型的超参数后,采用广义误差极小化方法集成基础模型回归结果。基于台风“利奇马”期间的加密晴空视场点资料,对比了集成学习、基础模型和离线法的GIIRS通道亮温偏差订正效果。试验结果表明,本文所采用的订正方法均取得了好的结果。在所有方法中,集成学习的订正效果最佳。在气团预报因子中,地理(经度和纬度)信息对基础模型贡献率较大。本文方法可推广至其他资料的偏差或误差订正。     

变精度复合粗糙集模型及其应用*

针对复合信息系统中的噪声数据以及复合粗糙集近似边界要求严格等问题,对复合粗糙集模型进行了扩展,提出变精度复合粗糙集模型。在该模型中,通过设置阈值参数β (0.5<β ≤1),定义了基于矩阵方法的变精度复合粗糙集的β-上近似、β-下近似、β-正区域、β-负区域、β-边界区域、β-精确度和β-粗糙度等概念;同时,对变精度复合粗糙集的相关性质进行了研究。最后,通过实例说明了该模型在信息处理中的应用,进一步说明该模型具有一定的容错性,抗干扰能力增强,应用范围扩大。     

基于依赖度之差的属性重要性评分

目前粗糙集决策表中条件属性的重要性基本上是用条件属性的依赖度进行评判的.在决策表约简中,利用条件属性的依赖度进行评判可能会造成某些重要的条件属性的简单丢弃,影响了决策的准确性.因此提出并分析了基于依赖度之差的属性重要性的判断方法,该方法可以确保得到决策表的重要属性,得出了用依赖度之差判断属性重要性更加准确的结论,同时,给出了依赖度之差的求解步骤和算法,并通过实例验证了用依赖度之差判断属性重要性的有效性.