潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法

基于潜在空间学习的多视图聚类研究得到了较大发展,但其通常忽略了原始数据中冗余信息的存在可能会带来不理想的聚类结果。为解决这个问题,提出一种潜在表示学习框架下的低冗余多视图聚类算法。基于k-means的方法,直接从各视图数据学习其低维表示,由于该低维表示的各个特征相互正交,学习到的低维表示通常含有较少的冗余信息。基于潜在空间的假设,各视图的低维表示可由同一个潜在表示投影得到。将两者结合,就能得到一个具有低冗余信息的统一的潜在表示。设计了一个优化算法来求解目标问题,在多个公开数据集上的实验表明了该算法的有效性。     

模糊聚类应用于MIS子系统划分的研究

本文介绍了模糊聚类应用于ＭＩＳ子系统划分的新方法,包括基于模糊等价关系的方法和基于模糊相似关系的“最大树”方法．     

苯酚锰(Ⅲ)四苯基卟啉配合物的合成、表征及其催化氧转移反应

在不同的溶剂体系中合成并分离出标题化合物Ⅰ,Ｃ６Ｈ５Ｍｎ（Ⅲ）ＴＰＰ．Ｌ,Ｌ＝呋喃Ｆｕ,Ⅰａ;吡啶Ｐｙ,Ⅰｂ;咪唑Ｉｍ,Ⅰｃ;四氢呋喃ＴＨＦ,Ⅰｄ．进行了元素分析和可见吸收光谱、红外光谱研究,循环伏安法测定了氧化还原电位．化合物都能催化氧化环己烯     

1,6—二磷酸果糖制备研究：Ⅰ.菌种的筛选及培养条件

介绍了１,６－二磷酸果糖产生菌的筛选和最佳培养条件的确定,在所筛选的菌种中９５１８、９５１９号菌株均具较高的产１,６－二磷酸果糖酶系活力。其最佳培养条件为：培养温度２８℃,ｐＨ６．５。     

复杂系统故障诊断中的模糊聚类方法

为了提高复杂系统故障的诊断能力,采用模糊Ｃ－均值聚类算法对原始采样数据进行聚类,并通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊Ｃ－均值法的初始迭代矩阵．用划分系数、划分熵和分离系数来评价聚类的结果是否最佳．采用模糊聚类方法可避免研究复杂系统的内部特性,比仅依据其外部输出的数据进行故障诊断方法简便．通过某飞行器测试系统的应用,表明采用模糊聚类方法后,提高了判别故障的准确率．     

基于双正交小波的快速矢量量化算法

提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法．该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量．同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化（ＮＬＩＶＱ）和渐进构造聚类（ＰＣＣ）,提高了矢量量化的速度和码书质量．实验结果证明,该算法在比特率为０．１７２ｂｐｐ的条件下仍能获得ＰＳＮＲ＞３４ｄＢ的高质量重构图象．研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提．     

LaBr3h·3H2O与冠醚18C6在乙腈中配合行为的相平衡及？…

采用半微量相平衡方法研究了三元体系ＬａＢｒ３·３Ｈ２Ｏ－１８Ｃ６－ＣＨ３ＣＮ在２５℃时的溶解度,测定了各饱和溶液的折光率。该体系在２５℃仅生成一种化学计量的配合物,组成为ＬａＢｒ３·１８Ｃ６·Ｈ２Ｏ,制备了固态配合物的组成和性质。     

二聚雌二醇分子钳的合成及分子识别性能的研究

通过二亚甲基苯和二亚甲基吡啶桥联两发了子雌二醇,而得到一类新型的钳型分子受体,经ＭＳ,ＩＲ,＾ＨＮＭＲ及元素分析确证了其结构,利用分光光谱滴定法考察基分子识别性能,结果表明,该类分子钳（ｍｏｌｅｃｕｌａｒｔｗｅｅｇｅｒ）可识别芳胺及其衍生物。     

5种黄精属植物的蛋白指纹分析

本文用聚丙烯酰胺凝胶电泳（ＳＤＳ—ＰＡＧＥ）技术分析了５种黄精属植物根状茎和叶的蛋白指纹．结果表明：（１）它们的根状茎均含有３８．５、２８、１８．６ｋＤ蛋白质;（２）根状茎和叶的蛋白质种类有很大差异;（３）５种黄精属植物各含有自己特有的蛋白质,它们在本属植物物种鉴定中一定参考价值．     

乙酸对聚硅酸絮凝剂形态分布及转化规律的影响

针对聚硅酸金属盐絮凝剂因硅酸聚合胶凝而失活的问题,依照Si-Mo比色法的原理,对乙酸存在时的聚硅酸形态及其转化规律进行研究.实验表明:在酸性氛围下,当有乙酸化合物存在时,聚硅酸溶液中的硅酸组分与钼酸反应的速率总是要比不含乙酸时的大得多;溶液中存在的Sia和Sib形态均表现出不同程度的增加.乙酸化合物的存在,能够有效减缓硅酸溶液中聚硅酸颗粒物的生长速度,但聚硅酸的总体形态分布与转化规律的模式并没有因为乙酸的存在而发生根本的改变.