一种新的密度加权粗糙K-均值聚类算法

为了克服粗糙K-均值聚类算法初始聚类中心点随机选取,以及样本密度函数定义所存在的缺陷,基于数据对象所在区域的样本点密集程度,定义了新的样本密度函数,选择相互距离最远的K个高密度样本点作为初始聚类中心,克服了现有粗糙K-均值聚类算法的初始中心随机选取的缺点,从而使得聚类结果更接近于全局最优解。同时在类均值计算中,对每个样本根据定义的密度赋以不同的权重,得到不受噪音点影响的更合理的质心。利用UCI机器学习数据库的6组数据集,以及随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集进行测试,证明本文算法具有更好的聚类效果,而且对噪音数据有很强的抗干扰性能。     

基于量子粒子群优化支持向量 回归算法计算煤层气体含量的预测

煤层气是近一二十年在国际上崛起的洁净、优质能源和化石能源的新矿种,其地质研究对能源的补充意义重大.该文对煤层气的含量提出基于量子粒子群优化的支持向量回归算法进行预测.支持向量回归算法是一种非线性的基于内核的回归方法,它可以采用良好的函数逼近,并具有泛化能力.由于支持向量回归算法的参数对预测性能影响很大,量子粒子群优化在本研究中可用于选择支持向量回归算法参数.本文选用基岩深度,煤层的厚度,断层间的水平距离,煤的挥发分作为煤层气含量的预测模型的输入向量,经过比较量子粒子群优化的支持向量回归算法和支持向量回归算法之间的煤层气体含量的预测误差表明,量子粒子群优化得到的煤层气体含量的预测精度均高于支持向量回归算法的精度.     

试论“质”与“本质”的区别和联系

“质”和“本质”都是唯物辩证法中重要的基本范畴。在教学过程中,学生往往提出这样的问题:“质”和“本质”是不是一样的?如果一样,为什么要有两个范畴?如果不同,它们的区别又表现在哪里?关于这一点,教科书中的叙述给人们的印象是模糊的。例如对事物的“质”,教科书是这样论述的: “质是使事物成为它自身并使它区别于其他事物的一种内在规定性。”“质变就是事物根本性质的变化”。关于“本     

大学生电子设计竞赛与工科教学改革

总结参加电子设计竞赛的经验与不足,提出了若干工科教学改革的方法和措施。     

三元络合物在络合滴定中的应用──石灰石中钙镁的联合测定

本文研究了用乙酰丙酮掩蔽镁，以二甲酚橙──化十四烧基呲啶（简称ＸＯ—ＴＰＢ，以下同）作指示剂，在ｐＨ＝１０．５氨性缓冲溶液中，用ＥＤＴＡ联合测定钙镁的条件     

多浆植物的原生态环境与引种栽培问题

分析了多浆植物的地区气候自然分布特点,明晰了温度、光照、水分、空气等多个重要的生态因子对多浆植物生长的影响,阐述了在引种多浆植物栽培中要注意的问题及应采取的措施。     

新型物理显影液显现潜在手印研究

与传统物理显影液相比,新型物理显影液的优点主要有:省略了酸预洗的步骤,实际操作起来相对比较简便;自制的表面活性剂虽然纯度不高,但所用材料相对比较便宜,大大降低了使用成本;适用的客体范围更加广泛,不仅能够较好地显现渗透性客体表面的手印,对非渗透性客体表面的手印也有很好的显现效果。     

基于Clifford代数的混合型传感器网络覆盖理论分析

分布式传感器网络对目标区域的覆盖性能是整个分布式网络信息获取的基础．已有研究工作分别在2维和3维空间，主要通过单位圆覆盖模型和球覆盖模型进行传感器网络系统覆盖性能分析．已有方法在对多种类型的目标进行监测的传感器网络应用当中，无法给出一致的覆盖分析模型．提出一种基于Clifford代数的空间传感器网络覆盖理论分析方法，为分布式传感器网络在复杂环境下的覆盖性能分析建立了统一的理论模型，实验分析验证了该方法的有效性．     

穆斯堡尔效应在能谱学中的探究

穆斯堡尔效应是指原子核对射线的无反冲发射和共振吸收现象。在许多科学领域得到了广泛的应用。成为研究物质微观结构的一种有力手段。本文主要介绍此效应在能谱学中的应用及其在现实中遇到的困难,最后介绍此效应的拓展应用。     

基于细粒度标签的校园无线网弹性QoS优化

针对校园无线网中的服务公平性、带宽合理分配等问题进行研究。以用户优先级、网络业务优先级和自私行为度量为指标,建立细粒度标签,以此设计弹性QoS优化策略,并通过NS2进行仿真实验。结果表明:该策略能减少自私行为对网络带宽的占用,提高网络服务的公平性,优化高峰时段的网络性能。