生态港口评价指标体系的构建—基于R聚类、变异系数与专家经验的分析

从"生态文明"与"绿色经济"的角度,海选与生态港口相关的评价指标,在细化分析生态港口压力因素、承压因素和状态因素的基础上,构建了包含准则层、因素层和指标层的生态港口评价指标体系;遵循目的性、可行性和可观测性原则,利用R聚类-变异系数分析,定性与定量相结合地筛选了评价指标,并融入了专家的主观分析,完善了生态港口评价指标体系。结果表明,筛选出的21.30%的指标可反映93.91%的原始信息,证明了生态港口评价指标体系的合理性。     

KF促进三氟甲基三甲基硅烷参与酚的三甲基硅基化反应

详细介绍了一类KF促进的酚与三氟甲基三甲基硅烷的三甲基硅基化反应.反应具有良好的官能团适用范围,如带有甲基、甲氧基、碘、溴、氯、氟及三氟甲基等官能团的酚都能够顺利发生该转化.该方法给出了一类实用性强的三甲基硅基芳醚的合成途径.     

高浓度聚驱试井解释技术

常规聚合物驱浓度较低,通常在聚合物驱试井解释中不考虑其弹性效应,但是对于高浓度的聚合物溶液地下渗流来说,其弹性影响较大,不可忽略。本文以室内试验为基础,考虑高浓度聚合浓度分布,对聚合物溶液的弹性进行定量描述,给出了高聚合物有效粘度地下分布。在此基础上建立了试井解释模型,结合数值解法和计算机多次搜索功能编制试井解释软件,将理论计算压力响应与实测压力数据进行自动拟合,矿场实际应用表明,考虑弹性的高聚合物试井解释模型,拟合度较高。     

蚯蚓自溶酶对菜粕中植物蛋白的影响

蚯蚓体内有极高活性的蛋白水解酶等酶类,利用这些酶水解自体蛋白,使之成为可溶性的小分子活性肽和氨基酸。蚯蚓中的氨基酸组成与禽畜体内组织蛋白质的氨基酸的组成相仿,并且水解产物中含有抗病和促进动物生长等多种功能的活性多肽。本实验为研究蚯蚓对菜粕中的植物性蛋白的水解作用,为利用蚯蚓处理植物蛋白,生产新型高质廉价饲料提供实验依据。     

含水量对土体强度的影响

以压实后粉质黏土为对象,在2种压实度下对其进行直接剪切试验,研究了含水量对抗剪强度的2个参数黏聚力和内摩擦角的影响,并得到了相应的关系式。通过各种含水量状态下的关系图式得出了含水量对土体强度的影响。     

聚类算法在市政绩效评估中的应用

针对K means聚类算法,结合市政绩效评估的需要进行改进。以稳定K means聚类算法中心和选取最优聚类个数为目的,提出基于Kruskal算法和轮廓系数法的K means聚类算法。针对区县不同结构实际市政绩效评估数据,按照商业智能和IQR规则进行预处理,然后利用改进的K means聚类算法对预处理后的数据进行聚类分析。实验结果表明,该算法能够有效地确立各市政事件、部件的发生频数等级,帮助市政管理者发现各市政事件、部件之间关联关系,提高其科学决策能力。     

基于灰色关联度聚类的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐系统是电子商务系统中最成功、最重要的技术之一,而在协同过滤算法中用户相似度的计算是影响算法效率的重要因素。针对传统协同过滤算法中数据稀疏导致的近邻选择不准确问题,引入灰关联分析理论进行项目聚类和用户相似度计算,并以此为基础提出了一种新的协同过滤算法,既解决了对象匹配的不足,又提高了近邻选择的准确性。实验表明,该算法可以有效解决大规模数据下用户评分数据极端稀疏带来的问题,显著提高系统的推荐质量。     

基于混沌振荡粒子群优化的FCM文本聚类方法

针对模糊C均值聚类算法易于陷入局部极值的问题,设计了一种基于混沌振荡粒子群优化的模糊C均值聚类方法。该方法在标准PSO算法中设计了一个振荡环节并引入混沌理论以增加算法的多样性和收敛性,接着把优化后的PSO算法和模糊C均值聚类算法相结合。文本聚类的仿真实验表明,相对于PSO-FCM算法和FCM算法,CCPSO-FCM算法具有良好的全局搜索能力和收敛速度,聚类效果良好。     

基于层次聚类法的大学生数学建模能力评价模型研究

本研究运用层次聚类法,建立了一套大学生数学建模能力评价方法,使评价工作变得更科学、合理、公正。最后通过实例验证了此种方法的可行性。此种方法可以公正客观地评价大学生数学建模能力,有助于教育研究机构对学生数学建模能力的调查和研究,既能对学生的个人发展提出改进措施和努力方向,又能为教育科研工作者开展数学建模培训提供更全面具体的指导,为数学建模竞赛选拔更优秀的人才。     

数据流挖掘中的聚类技术

在动态数据流挖掘过程中,对数据流进行聚类,把未知的数据流划分或者生成到一个簇中。发现隐含的知识、价值和模式,是一种非常有效的数据流挖掘技术。分析和研究了数据流挖掘的聚类算法,并对数据流聚类技术发展进行了展望,提出了数据流挖掘的研究方向。