空间聚类算法中的K值优化问题研究

在典型的空间聚类算法K-平均法和K-中心法中,K一般为用户事先确定的值,然而,实际中K值很难被精确地确定,往往表现为一个模糊的取值区间。在此提出距离代价函数的概念,建立了相应的数学模型并设计了一个新的K值优化算法,对空间聚类K值优化问题进行了初步的研究。     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...     

离子液体中辉光放电电解等离子体合成聚甲基丙烯酸甲酯

以甲醇为溶剂,离子液体(1-丁基-3-甲基咪唑溴化盐)为支持电解质,用辉光放电电解等离子体引发一步合成了聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA),产物转化率为62%,数均分子量高达1.37×106 g·mol-1,分子量分布指数低至1.2. 最佳合成条件为:电压540 V,放电时间14 min,甲基丙烯酸甲酯与甲醇的摩尔比0.38,聚合反应温度90 ℃,聚合反应时间8 h. 采用红外光谱(FT-IR)、核磁共振(NMR)、凝胶渗透色谱(GPC)、热重分析(TGA)等手段对聚合物进行了表征.     

一种改进的模糊聚类算法研究

本文研究了模糊聚类方法,针对模糊C-均值(Fuzzy C-means Method,FCM)算法的不足,提出新的初始化算法方法,将其应于模糊聚类数目的初始化,结合近似K中心对FCM算法进行改进。实验表明,改进后的FCM算法要有效避免了聚类结果的局部最优,有较好的抗噪能力,从而提高模糊聚类性能和可靠性。     

聚丁二烯/聚甲基丙烯酸甲酯接枝共聚物的合成及表征

以顺酐为“桥连剂”,通过顺酐与端羟基(PMMA)的酯化反应,合成了大分子表面改性剂聚丁二烯/聚甲基丙烯酸甲酯接枝共聚物。探索了反应规律,并用IR、NMR、TGA对其结构和热性能进行表征。结果表明:接枝共聚物的热稳定性随着PMMA含量及侧链PMMA长度的增加而下降,接枝共聚物具有良好耐热性和择优表面迁移特性,适合于作为聚丙烯的大分子表面改性剂。     

聚氨酯预聚体熔融改性水溶性壳聚糖的制备及其结构性能研究

以水为增塑剂,聚氨酯预聚体为改性剂,成功在密炼机中改性水溶性壳聚糖,并对改性后材料的结构及性能进行了测试.结果表明,聚氨酯预聚体与壳聚糖之间有很强的相互作用,材料的柔韧性随着聚氨酯含量的增加而提高;同时,随着聚氨酯预聚体含量的增加,材料的吸附性能逐步降低,说明在改性的过程中,部分氨基参与了反应.由于密炼之后,得到的材料是一种热塑体,因此可以使用加工设备对其进行二次加工(膜压,发泡等),扩大了壳聚糖材料的使用范围.该工作为壳聚糖材料的改性提供了一种新的加工方法.     

林可霉素发酵液絮凝过滤研究

考察絮凝剂阳离子型聚丙烯酰胺的用量，絮凝温度和pH值对发酵液絮凝除杂质及过滤的影响。获得较好的实验条件为：在适度的搅拌下絮凝剂的加入量为0．008％质量浓度，絮凝温度为35℃，pH值为3，该研究为发酵工业采用阳离子型聚丙烯酰胺絮凝分离林可霉素发酵液中的杂质提供参考依据。     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

基于模糊支持向量的多标签分类方法

单实例多标签分类是指一个样本拥有多个标签的分类问题,对此提出了一种基于半模糊核聚类和模糊支持向量机的多标签分类算法.该算法采用一对一分解策略将多类多标签数据集分解为多个两类双标签数据子集,在每个子集上训练两类双标签模糊支持向量机.为提高分类器的性能引入了半模糊核聚类技术.实验结果表明,与现有的一些算法相比新算法具有其优...     

有机硫对维多利亚褐煤液化的催化作用之穆斯堡尔研究

我们以Morwell和Coolungoolun两种维多利亚褐煤进行实验,对铁和锡在煤的液化中的催化作用进行了比较,发现锡对低硫的Morwell煤较为有效,而铁则更适合于高硫的Coolungoolun煤。对液化余渣的穆斯堡尔分析的结果,使我们可以用低硫煤中元素态锡的形成以及在高硫煤中磁黄铁矿（Fe_(0.92)S）的形成来对观察到的现象作出解释。硫的损耗数据表明,磁黄铁矿的存在使得煤中的硫转化为气相的量增加了。