高效混凝剂聚硅氯化铝制备条件研究

采用碱化聚合并引入聚合调节剂A稳定助剂B这一新的方法合成了高效混凝剂聚硅氯化铝(PASC)。通过单因素试验与正交试验，确定了最佳合成条件。     

基于分层聚类的k-means算法

为了更好地实现聚类,在分析分层聚类和k-means算法优缺点的基础上提出了一种改进的聚类算法.改进算法将分层聚类和k-means聚类算法的优点相结合,首先采用分层聚类,得到一个初始的聚类结果,然后应用k-means聚类算法继续聚类.实验结果表明,改进算法较原先传统的聚类算法,不但算法执行速度快、效率高,而且聚类效果也比较好。     

基于局部密度估计的聚类个数确定研究

随着人工智能和数据挖掘技术的兴起,聚类分析已被广泛应用于通信、文本数据统计、生物信息学和图像处理中。对于非监督聚类分析,聚类的分类数目是决定聚类质量的关键因素。通常聚类个数事先无法确定,随即选择的初始聚类中心容易使聚类结果不稳定。针对此,基于聚类中心具有高局部密度且距高局部密度聚类中心距离较远的特点,提出一种基于局部密度估计的聚类个数的估计方法。经过仿真实验,验证了该算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

一种大规模高维数据集的高效聚类算法

大规模高维数据集的聚类算法已成为当前聚类研究的热点,由于高维的原因,聚类往往隐藏在数据空间的某些子空间中,传统的聚类算法无法获得有意义的聚类结果.此外,高维数据中含有的大量的随机噪声也会带来额外的效率问题.为了解决以上问题,该文在CLIQUE算法的基础上提出了一种基于最优区间分割和数据集划分的聚类算法—OpCluster,并使用仿真数据对该算法加以验证,实验结果表明,OpCluster对大规模高维数据集具有很好的聚类效果.     

基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳...     

电荷掺杂和Cl掺杂聚吡咯、聚呋喃、聚噻吩的导电性理论研究

利用Gaussian 03程序包中的密度泛函理论在B3LYP/6-31G(d)水平下,对未掺杂、电荷掺杂和C l掺杂的聚吡咯、聚呋喃、聚噻吩进行几何全优化,并对它们的几何结构、自旋密度、自然键轨道(NBO)、前线轨道能进行了理论分析.结果表明,电荷掺杂能使聚合物键长趋于平均化,其极子分布几乎遍及了整个分子链而C l原子掺杂对聚合物的影响主要集中在与C l原子相邻的C原子上,极子分布局域在C l原子附近的大约7个碳原子上,掺杂能够明显增强π电子共轭性,降低能隙,从而增强导电性.     

电荷掺杂和C1掺杂聚吡咯、聚呋喃、聚噻吩的导电性理论研究

利用Gaussian 03程序包中的密度泛函理论在B3LYP/6-31G(d)水平下,对未掺杂、电荷掺杂和C1掺杂的聚吡咯、聚呋喃、聚噻吩进行几何全优化,并对它们的几何结构、自旋密度、自然键轨道(NBO)、前线轨道能进行了理论分析.结果表明,电荷掺杂能使聚合物键长趋于平均化,其极子分布几乎遍及了整个分子链而C1原子掺杂对聚合物的影响主要集中在与C1原子相邻的C原子上,极子分布局域在C1原子附近的大约7个碳原子上,掺杂能够明显增强仃电子共轭性,降低能隙,从而增强导电性.     

图形聚类算法的代谢网络模块化分析

代谢网络的研究是当今生物学研究中的新热点,使用图形聚类算法对代谢网络进行分析研究是一个有力的手段.文中提出了用图形聚类方法挖掘复杂代谢网络中蕴含的功能信息并进行模块相似性分析的方法,从系统生物学角度揭示光合作用的进化.介绍了马尔可夫聚类算法和模拟退火聚类算法两种图形聚类方法;给出了两种方法对叶绿体和蓝细菌的代谢网络进行聚类的结果;定义了模块相似度评价指标,挖掘叶绿体和蓝细菌间保守的功能模块,并对其网络结构进行了比较分析.     

环聚膦类化合物

简单介绍环聚膦类化合物的制备，结构及反应。     

Web日志模糊聚类算法的研究

本文提出了一种新的Web事务模糊聚类算法．给出了新的Web事务定义和相异度定义，聚类准则函数是所有样本与C个代表中心的相异度之和，我们的目标是使这个聚类准则函数最小．同时给出了改进算法．经过试验证明，改进的算法更有效．     

Web日志挖掘的智能化站点技术

智能化Web站点(Intelligent web site)技术是从用户的浏览行为中自动学习用户的浏览模式，包括频繁访问页组、页面聚类、用户聚类等，并根据当前用户的浏览模式，定制个性化页面内容和改进站点结构，为用户提供个性化服务。     

加权Web访问模式聚类算法

针对Web应用挖掘中聚类算法中的问题，提出加权Web访问模式聚类算法，该算法利用服务器日志库中保存的网页访问次数信息，提高了聚类的客观性和准确性。     

生物可降解聚丁二酸丁二醇酯的合成及扩链改性

以丁二酸与丁二醇为原料,通过熔融缩聚法合成端羟基聚丁二酸丁二醇酯。并通过与低分子量的端羟基聚L-丙交酯、端羟基聚己内酯和扩链剂TD I进行扩链改性,改善其降解性能与力学性能。实验结果表明,改变酸醇比例可以控制聚酯分子量,扩链改性后的产物结晶度下降、力学性能提高、降解性能也得到改善。     

改进的DBSCAN空间聚类算法研究

DBSCAN算法是一种基于密度的空间数据聚类方法,聚类速度快,且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类．但是数据量大时要求较大的内存支持和IO消耗,当空间聚类的密度不均匀,聚类间距离相差很大时,聚类质量较差．本文在DBSCAN算法的基础上提出一个划分不同密度分别聚类的算法．测试结果表明可以改善聚类效果．     

大孔交联聚甲基丙烯酸甲酯对酚类物质的氢键吸？…

通过测定大孔交联聚甲基丙烯酸甲酯对苯酚的吸附等温线，利用热力学函数关系计算了吸附热，推测出吸附过程为氢键吸附。通过比较大孔交联聚甲基丙烯酸甲酯对苯酚、邻苯二酚及间苯二酚的吸附性能的差别，进一步证明了大孔交联聚甲基丙烯酸甲酯对酚类物质的氢键吸附机理。     

聚丙烯酰胺的合成与应用

<正> 聚丙烯酰胺是重要的精细化工产品。在国民经济的各个领域中有着广泛的用途。本文拟对聚丙烯酰胺的合成和应用作一简单概述。一、合成聚丙烯酰胺由丙烯酰胺单体经聚合反应得到。聚合方法可采用水溶液聚合、反相乳液聚合、反相悬浮聚合等。聚丙烯酰胺有非离子型、阳离子型、阴离子型和两性离子型之分。按其分子量大小可划分为低分子量、中分子量和高分子量等各级。产品有固体粉末,含水胶体及胶乳等形式。聚丙烯酰胺的合成受诸多因素的影响。现着重讨论以下几个方面: 1、单体工业丙烯酰胺主要由丙烯腈水解得到。奖丙烯腈与水在骨架铜催化剂作用下进行反应,经精制即可得丙烯酰胺。与硫酸法相比、骨架铜法工艺成熟。过程短、设备简单、腐蚀性小,未水解的丙烯腈经闪蒸回收后可循环使用,得到的丙烯酰胺水溶液可直接用于聚合,是目前主要的工业     

融合高斯核及指数函数聚类的点云目标物提取

针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法（clustering function based on density peak, CFDP）、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类（density peak clustering, DPC）算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%...     

地面水质量评价计算方法的比较与分析--灰色聚类样点排序法的实证

在将等斜率灰色聚类法应用于地面水环境质量评价的基础上提出了灰色聚类样点排序法,并用灰色聚类样点排序法对实例进行水环境质量评价比较,讨论了灰色聚类样点排序法在权重处理过程的可行性.认为灰色聚类样点排序法兼顾到1)各测点的实测污染浓度都在级别标准范围内较有规律地变化,各污染物的标准值之间差异不太大;2)污染物分布的离散度太大,各标准值之间差别也太大这两种情况.     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

最小一乘下的PP k—聚类

研究了最小一乘下的ＰＰ ｋ－聚类问题，给出了相合性，得到了与最小二乘情形下类似的结论。