一种基于模糊集理论的双聚类算法

双聚类（Biclustering）算法是一种横向纵向同时进行的数据挖掘的聚类算法,主要用于生物信息学上对高维复杂的数据进行聚类,以平均平方残基作为筛选标准,贪婪迭代的方法来选取数据．传统双聚类算法聚出来的簇通常不是预想的结果,迭代次数越多偏差就越大,对于庞大的数据精确度会更小,而模糊集理论可以改进这种迭代产生偏差与得不蓟预想结果的不足．为了获得更加好的实验结果,用模糊数学中的隶属矩阵和综合评判等方法改进双聚类的算法,使得聚类结果更精确更具有一致性,便于发现数据的关联性．     

Cr和Ti的元素替代对Mg2Ni基合金放氢性能的影响

应用扩散烧结工艺合成出Mg2Ni0.8Cr0.2和Mg1.8Ti0.2Ni0.8Cr0.2合金,Cr和Ti对Mg2Ni合金A侧和B侧的替代均导致放氢平衡压力升高。Mg2Ni基合金的储氢性能可以通过元素替代改变晶胞体积来加以改善。     

基于LiFePO4基锂离子电池用低温电解质展望

橄榄石型磷酸铁锂（LiFePO₄）正极材料因其成本低、环境友好、安全性高而被看好,并被作为高性能的锂离子电池正极材料广泛应用于商用电池。目前,LiFePO₄/C二次电池以其良好的热稳定性、稳定的循环性能和较低的室温自放电率被广泛用于电子产品、汽车动力电池以及其他与场合相关的应用。然而,当基于磷酸铁锂的电池在寒冷气候下运行时,其应用受到严重限制。这一结果是由于Li+在电极内的传输能力大大降低,特别是导致电解质的电化学容量和功率性能急剧下降。因此,低温电解质的设计对于磷酸铁锂电池的进一步商业应用非常重要。本文回顾了导致磷酸铁锂电池低温性能不佳的关键因素以及低温电解质的研究进展。特别关注电解质成分,包括锂盐、助溶剂、添加剂和新电解质的开发。还分析了影响阳极的因素。最后,根据目前的研究进展,总结了一些观点,为提高未来低温下LiFePO₄/C商业电池的实用性提供合适的改性方法和研究建议。     

一种面向业务的信息安全风险评估方法

根据信息安全风险评估理论提出一种面向业务的风险评估方法.该方法明确将各类业务系统作为整体安全对象进行风险评估,并应用"故障树"方法对业务系统进行风险建模和风险计算.该方法是一种行之有效,易于操作的安全评估方法.