模糊C均值聚类算法在识别中的应用研究

本文描述了聚类理论及模糊C均值算法,提出模糊C均值算法在识别中的应用算法,并指出该算法的优点和需要改进之处.     

铂纳米粒子的制备及其功能化研究

Pt纳米粒子作为典型的贵金属催化剂,具有高效的催化性和选择性。但一般Pt纳米粒子容易产生聚集沉淀,从而限制了其进一步的应用。本文通过制备嵌段共聚物聚乙二醇-b-聚-4-乙烯基吡啶(PEG-b-P4VP)胶束为模板,通过氯铂酸与吡啶基团的络合作用,氯铂酸将负载到胶束的核上,然后利用硼氢化钠(Na BH4)还原得到胶束负载的Pt纳米粒子。通过动态光散射(DLS)、透射电子显微镜(TEM)、X-射线能谱仪(EDS)等对胶束进行了表征。结果表明,Pt纳米粒子成功负载到胶束上。在此基础之上,加入5,10,15,20-四-(4-对磺酸基苯基)-锌卟啉(Zn TPPS),制备出同时负载Pt纳米粒子和Zn TPPS的PEG-b-P4VP/Pt/Zn TPPS复合胶束,对其进行了光谱表征和光学稳定性的测试。该复合胶束在光照产氢等领域有着重要的应用。     

一种基于连续属性离散化的知识分类方法

提出一种基于连续属性离散化的知识分类方法.将条件属性按照重要度由高到低排序,并依照此排序将决策表中各条件属性依次离散化.在对决策表中条件属性的离散化过程中充分考虑已离散化的条件属性及决策属性,离散后的决策表不需要进一步约简.使用了模拟数据和UCI机器学习数据集中的数据进行算法测试,而且与其他离散化算法进行了对比,结果充分证明了新方法的有效性.     

一种基于分类目标的启发式离散化算法

提出一种基于分类目标的启发式离散化算法, 通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题. 该算法充分考虑目标分类和属性的重要性, 在减少决策规则的同时完成了属性约简. 通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较, 验证了所给算法的有效性.     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。     

论如何促进大学计算机共同课教学

论述了计算机教学在教育及培养学生计算机素养方面的重要性，指出大学计算机共同课的理论教学应该注意因材施教及在教学过程中采用适当的实例展现知识的必要性。阐述了上机实践作为教学效果的检验，以灵活的任务驱动方式完成的重要意义。     

机器学习的研究

本文对机器学习进行了深入研究,从机器学习的发展历程、研究领域、系统构成及其在分类上的应用四个方面论述了机器学习的发展和应用。     

基于Agent的专业文献智能搜索系统的设计

给出了一种对专业文献进行搜索的新方法，通过建立初始学科库对各学科文献进行统计、特征提取，并以此为基础系统，通过自学习不断更新学科库，判断是否有新的交叉学科产生，应用这种方法，系统能够按照用户输入的搜索词和所属学科，智能地更新相关学科库，并快速搜索到相应学科的文献。     

N-甲基氧化吗啉(NMMO)的合成研究

本文采用吗啉装置副产品N-甲基吗啉(NMM)合成人造纤维纺丝溶剂N-甲基氧化吗啉.通过研究得到,采用强碱性离子交换树脂为催化剂,以过氧化氢为氧化剂,合成NMMO.合适的工艺条件为:反应温度70℃,常压操作,反应时间6～7小时,催化剂用量为0.5%.     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。