基于主题网络爬虫的不良网页的发现与识别

针对互联网中出现的大量不良内容,分析出其主要特征,首次提出将不良网页的文本特征与搜索引擎中网络爬虫相结合的技术来主动寻找互联网中的不良网页及不良网站,并将结果分级别反馈到用户层以便对不良网页和网站进行处理,以达到净化网络环境的目的.实验结果表明,所提出的算法能够有效检测不良网页,并且能够很好地应对不良网站的反关键字过滤策略.     

涡节型、酒窝型强化管管内沸腾传热特性实验

以微型Capstone C30燃气轮机排放的烟气余热为热源,研究涡节结构强化管、酒窝结构强化管和光管管内沸腾换热特性。实验结果表明：涡节型结构强化传热管管内沸腾换热系数约为光管的1.6~2.1倍,管外对流传热系数约为光管的1.3~1.5倍,总传热系数约为光管的1.4~1.5倍;酒窝型强化传热管管内沸腾换热系数约为光管的2.1~2.5倍,管外对流传热系数约为光管的1.8~2.0倍,总传热系数约为光管的1.9~2.1倍。分析了涡节型强化传热管和酒窝型强化传热管较光管传热性能好的原因。     

面向高维特征故障数据的进化软子空间聚类算法

针对复杂机械设备故障诊断中特征量众多且对各种故障敏感程度不同的现象,提出了采用软子空间聚类算法来实现故障的识别方法。同时,针对传统软子空间聚类易陷入局部最优,目标函数设计受限制的缺点,又提出了采用进化计算实现聚类的方法。利用同类样本在相关特征维上方差小的假设,新的目标函数能更好地评价聚类结果的质量。在该算法中,通过设计类中心和权重值的混合编码以及聚类导向搜索算子,使算法更适于聚类问题的优化,而且设计的修复算子可有效地去除不合理的聚类结果。采用5组UCI数据集、2组轴承滚珠故障数据集和3组往复式压缩机气阀故障数据集对算法进行了测试,结果表明:该算法明显好于几种的软子空间聚类算法,在Rand指标上最多可高出0.226 6,并且对2组不同工况下一级缸气阀故障可实现100%的故障识别。     

苗药冷水花提取物抗炎镇痛活性的研究

用石油醚、乙酸乙酯对冷水花全草95％乙醇提取物进行分段萃取，采用小鼠急性耳廓肿法、棉球肉芽肿法研究抗炎活性，采用小鼠热板法、醋酸扭体法研究镇痛活性。结果表明，乙酸乙酯提取部位具有较强的抗炎和镇痛活性，能明显抑制二甲苯所致小鼠急性耳廓肿、小鼠棉球肉芽肿及热板、冰醋酸所致小鼠疼痛。     

沅江市发展休闲农业的典型经验分析

本文简要介绍了湖南省沅江市发展以"农家乐"为主的休闲农业的典型经验,分析了沅江市休闲农业发展的经验与不足,提出了休闲农业发展的新举措。     

微粉碎骨粉对火腿肠食用品质的影响

为了全部利用畜禽骨中的营养物质,在对猪骨微粉碎基础上,将骨粉用于火腿肠制作.结果发现:当骨粉添加量为0.5%、1.5%、3.5%、6.0%时,随着骨粉添加量的增加,火腿肠的感官品质呈下降趋势,尤其当骨粉的添加量为6.0%时火腿肠的品质下降较严重;添加骨粉也降低了火腿肠的硬度和剪切能,但提高了火腿肠的坚实度;综合添加骨粉后火腿肠的感官品质和质构特性变化表明,当微粉碎骨粉的添加量为小于3.5%时,骨粉对火腿肠的品质影响较小,但当骨粉添加量为6.0%时,骨粉对火腿肠的品质影响较大.建议在实际应用中,骨粉的添加量应低于3.5%.     

鱼类感染嗜水气单胞菌后的病理特征及其防控措施

嗜水气单胞菌为水产养殖中一种常见的致病菌,能引发养殖鱼类暴发细菌性败血症而造成大量死亡,给水产行业带来巨大的经济损失。结合国内外的研究进展,阐述了鱼类在感染嗜水气单胞菌后的病理特征、内部组织损伤及在水产养殖中对嗜水气单胞菌的防控措施,以期为鱼类的健康生态养殖提供指导。     

一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法

在综合考虑了环境对生物进化的影响、免疫算法的结构以及遗传算法部分算子的基础上,提出一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法(ESIGA),以实现提高算法搜索速度和全局搜索能力的目标.在该算法中,设计了克隆环境演化算子和自适应探索算子,并构造了3个子种群协同进化以发挥克隆环境演化算子的影响,从而提高算法的全局搜索能力.引入的自适应探索算子和克隆环境演化算子,使算法具备了一定的学习能力,可加速搜索和防止早熟.构建的主种群和协同种群相互影响,使得算法对环境具有改良能力,加强了克隆环境演化算子的性能,而精英种群则加强了算法在优质个体邻域的搜索能力.采用13个常用无约束优化问题测试函数对算法做了检验,测试数据表明:ESIGA算法与正交遗传算法相比,其搜索速度要快于正交遗传算法1～2倍,并能够处理1 000维的高维优化问题.     

基于模型共享的分布式无监督异常检测

提出一种具有通用性的分布式异常检测框架.首先,利用本地的无监督异常检测算法,建立多个本地检测模型;然后,将各个本地无监督检测模型转换成统一的共享模型;最后,采用集成学习的方法,综合考虑各模型差异性和准确性,实现全局异常检测.实验结果表明,基于模型共享的分布式异常检测不仅能有效地保护数据隐私,减少通信开销,同时能获得和集中式检测相当甚至在某些情况下更好的效果.