基于特征点选择的聚类算法研究

针对当前数据挖掘中对数值型数据聚类方法的不足,提出了基于特征点选择的聚类算法(clustering algorithm based on Feature Point Selection,CFPS)。CFPS算法可以克服需要输入聚类数量的缺陷, 算法本身可以找到簇的最佳数量,使聚类的精度和效率得到大大提高。实验结果表明该方法对数值型数据聚类方法具有借鉴意义和深入研究的价值。     

非跨夹点流股的混合对用水网络用能变化的影响

运用夹点分析法,针对用水网络中非跨夹点混合,研究了流股混合引起的系统用能变化与系统夹点位置之间的关系。对于非跨夹点流股,夹点下热流股与夹点上冷流股之间的混合,不会给系统带来能量惩罚;而非跨夹点流股的其他混合形式,不会给系统带来节能效果;非跨夹点热流股间以及冷流股间的混合均不会减少系统换热的热负荷。这些结论可作为用水网络的设计及已建水网络调优的理论依据。     

多专家择优求解策略的研究

为了避免系统求解的主观性和片面性,提出了多黑板系统作为问题的求解策略.为使其非公认的渗碳领域问题通过多专家进行辩论择优选出最佳解,为此建立了基于多元组命题性知识的辩论框架,体现不同策略的辩论算法.并进行了实验,结果证明此方法是有效的.     

异形柱空间框架结构的试验研究

制作了两榀异形柱空间框架结构、一榀矩形柱空间框架结构的大型试验, 观测了裂缝开展情况及破坏特征, 测得其在低周反复荷载下的P- Δ滞回曲线, 对异形柱与矩形柱空间框架结构的受力行为进行了分析比较, 得出了有益的结论.     

红外小目标检测中的背景预处理技术研究

研究了红外小目标检测的预处理方法。建立了红外小目标图像的场景模型。对现今几种常用的背景预处理技术进行了分析和对比。实验结果表明,在实际应用中,要根据处理要求进行合理的选择。并且可以将这些方法组合起来,形成多级处理,取得理想的预处理效果。     

用二-2-乙基己基磷酸和P2O5混合物从硝酸溶液中萃取Am（Ⅲ）

用二-2-乙基己基磷酸（HDEHP）和P2O5混合物做萃取剂^241 Am^3＋为示踪剂,做了从硝酸溶液中液-液萃取Am的实验研究。完成了硝酸浓度和震荡时间的变化影响^241 Am^3＋萃取效率的条件实验。发现P20,的浓度≥0．0125mol／L时,^241 Am^3＋ 的萃取效率大干98％;震荡时间≥30s,两相便可达到萃取平衡。分别用二乙撑三胺五乙酸（DTPA）-乳酸以及N％CO3溶液对^241 Am^3＋进行反萃取。结果显示N％CO,溶液能给出很高的反萃效率。而且,在很短的震荡时间内,两相都能达到反萃平衡。     

用二-2-乙基己基磷酸从盐酸溶液中萃取Th（Ⅳ）

用二-2-乙基己基磷酸(HDEHP)做萃取剂,Na2CO3做反萃剂,234Th为示踪剂,完成了从盐酸溶液中液-液萃取Th(IV)的实验研究。在不同萃取条件下(包括HDEHP和Na2CO3溶液浓度、震荡时间、有机相和水相比值等)对234Th百分萃取(或反萃取)作了一系列实验。发现,随HDEHP浓度的增加,234Th的萃取效率明显增加。当HDEHP的浓度≥20%时,234Th的萃取效率>97%;用Na2CO3溶液能有效地从有机相中反萃出234Th,当Na2CO3溶液的浓度≥0.5mol/L时,234Th的反萃效率>96%;反萃时,震荡周期长于4min时,两相能达到反萃平衡;随有机相和水相比值的增加,234Th的萃取效率也明显地增加,在合适的萃取条件下,有机相与水相比值≥4:1时,高达97%的234Th进入有机相。     

基于小波峭度的土壤表层机油浓度预测方法应用

机油烃类物质对于农作物生长和土壤基质产生不可忽视的影响,造成的农作物减产甚至绝收等现象。为解决土壤表层中机油烃类污染物质浓度预测的问题,利用荧光诱导技术获得机油光谱曲线,提出以小波峭度作为量化参数进行土壤表层中污染油浓度预测的方法,以市面出售三种不同机油结合随机森林回归算法进行了比较分析。实验结果表明,选取小波峭度参数的随机森林对三种机油的浓度预测结果利用相关系数R_p和均方根偏差RMSD进行评价,对齿轮油、发动机油、摩托车机油的预测,分别提高了1.2%、2.2%、1.9%和14.9%、32.4%、16.8%;对三种机油随机选取30组样本,对其识别准确率分别提高了6.67%、6.66%、9.96%;同时也验证了小波峭度参数在多个回归模型中的预测精度均有提高,具有较高的预测性能。综上所述,这为土壤表层中其它烃类污染物浓度预测回归模型提供了一定的参考,为农业生产和土壤环境的可持续发展提供一种有效的检测手段。