凹凸棒粘土负载壳聚糖的脱色作用研究

将壳聚糖醋酸溶液与凹凸棒粘土混合制得一种凹凸棒粘土负载壳聚糖的脱色剂.用它与未负载壳聚糖的凹土对直接大红和直接深蓝染料水溶液进行了脱色比较试验.结果表明,复合脱色剂比单一的凹土和壳聚糖对该染料的吸附率高,可达98%以上.还对负载壳聚糖的脱色剂进行X-射线分析,进一步讨论了其改性机理,并对实验数据进行线性拟合,证明吸附行...     

基于写作风格的中文Web信息作者同一认定方法

为了阻止网上非法信息现象发生,提出了一种同一认定Web信息作者的方法,通过分析中文Web信息作者的写作风格,提取能表达Web信息作者写作特点的三种特征,包括词汇特征、结构特征和格式特征,利用支持向2机分类学习算法,同一认定Web信息的作者,为计算机取证提供证据.在Blog、电子邮件数据集上实验的分类识别正确率超过8000,表明所提出的方法是有效的,用于计算机取证是切实可行的.     

基于高维几何特征的孤立点检测算法

针对孤立点检测算法不能较好地模拟人工检测过程、未充分考虑待测数据周围样本分布的问题,提出了一种孤立点检测算法DD-SVDD.该算法综合考虑待测样本与目标样本之间的距离,以及待测样本所在区域样本的分布信息,结合距离和平均密度来确定高维特征空间中决策边界附近待测数据的类别.在训练阶段,考虑了决策边界附近目标训练样本的分布,...     

重症急性胰腺炎59例治疗体会

目的:探讨血液净化、腹腔灌洗引流术加早期呼吸机支持治疗重症急性胰腺炎合并多器官功能衰竭的效果。方法:对59例重症急性胰腺炎合并多器官功能衰竭,尤其合并腹腔间隔室综合征患者在常规治疗基础上行床旁血液净化、腹腔灌洗引流术加早期呼吸机支持治疗等,监测治疗前后生命体征及血生化指标。结果:59例患者中45例存活,存活率76.27%;45例患者在治疗过程中血流动力学状态稳定,平均动脉压、心率和氧合指数均有所改善,差异有统计学意义(P<0.05);治疗前后血淀粉酶、脂肪酶、血乳酸、C-反应蛋白、血尿素氮(BUN)、血肌酐(Scr)和急性生理及慢性健康状况评分Ⅱ(APACHEⅡ)较治疗前明显下降,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:血液净化、腹腔灌洗引流术加早期呼吸机支持,对维护重症急性胰腺炎合并多器官功能衰竭具有重要意义。     

基于支持向量的判别准则的比较

在经典线性判别分析(LDA)和软间隔支持向量机(C-SVM)的基础上,提出了支持向量判别分析(SVDA)和基于支持向量的极大化间隔判别分析(MSVDA).为了说明SVDA和MSVDA对分类问题的有效性和实用性,利用UCI数据库中的Wine数据和Iris数据进行了对比实验.实验结果表明,总体上,SVDA和MSVDA均比LDA有效.     

Semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis for automatic image annotation

In recent years, multimedia annotation problem has been attracting significant research attention in multimedia and computer vision areas, especially for automatic image annotation, whose purpose is to provide an efficient and effective searching environment for users to query their images more easily.In this paper, a semi-supervised learning based probabilistic latent semantic analysis ( PL-SA) model for automatic image annotation is presenred.Since it' s often hard to obtain or create la-beled images in large quantities while unlabeled ones are easier to collect, a transductive support vector machine ( TSVM) is exploited to enhance the quality of the training image data.Then, differ-ent image features with different magnitudes will result in different performance for automatic image annotation.To this end, a Gaussian normalization method is utilized to normalize different features extracted from effective image regions segmented by the normalized cuts algorithm so as to reserve the intrinsic content of images as complete as possible.Finally, a PLSA model with asymmetric mo-dalities is constructed based on the expectation maximization( EM) algorithm to predict a candidate set of annotations with confidence scores.Extensive experiments on the general-purpose Corel5k dataset demonstrate that the proposed model can significantly improve performance of traditional PL-SA for the task of automatic image annotation.     

基于涡流搜索算法的过程支持向量回归机模型

针对传统支持向量回归机在机制上难以直接对时变信号进行处理的问题, 提出了一种用于时间序列预测 的过程支持向量回归模型, 采用涡流搜索算法优化选择模型参数, 采用 UCI(University of California Irvine)数据 库的空气质量数据集和比利时 SIDC(Solar Influences Data Analysis Center)的太阳黑子数据进行仿真实验。 实验 结果表明, 该模型预测结果均优于粒子群过程支持向量回归机和支持向量回归机的预测结果, 具有较好的预测 能力。     

基于 SVM 新的情感计算方法

传统的情感计算方法主要基于面部表情和肢体动作的变化, 为解决此类方法存在的主观性问题, 以人在 正性和负性情感下的 EEG(Electroencephalagrams)信号作为研究对象, 使用中国情感图片系统, 设计了测试者 观看情感刺激图片的实验, 使用支持向量机算法对数据进行分析, 并根据实验的实际情况提出了将连续的 12 条数据分为一组, 采用其均值进行计算的方法。 实验结果表明, 该方法的识别准确率达到 73. 33%。 这不仅 提供了一种减少情感产生时延导致误差的方法, 同时也为脑电波的分析和优化提供了参考。     

磁化处理的全尾砂料浆沉降参数优化模型

为了提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,将磁化处理技术引入到全尾砂料浆脱水浓缩中,并建立GA-SVM模型优选全尾砂料浆的沉降参数。建立支持向量机(SVM)沉降参数优化模型,以磁感应强度、磁化处理时间、料浆流速、料浆浓度、絮凝剂单耗为输入因子,沉降速度为综合输出因子,通过正交试验建立样本数据对SVM模型进行训练与检验,采用遗传算法(GA)对SVM模型参数进行优化,进而得到磁化全尾砂料浆沉降参数的GA-SVM优化模型。将GA-SVM模型运用到某铁矿磁化全尾砂料浆沉降参数优化中,得到的最佳沉降参数为磁感应强度0.192T、磁化处理时间1.85min、料浆速度1.92m/s、PAC单耗28g/t,沉降速度可达约155cm/h。研究表明:适宜的磁化处理条件可提高全尾砂料浆的脱水浓缩效果,节约30.0%~42.5%PAC用量,GA-SVM模型对全尾砂料浆沉降参数预测结果相对误差在5%以内、预测精度高,为全尾砂料浆脱水浓缩及其参数优选提供了一种新思路。     

基于玉米近红外光谱的CWT-SVR蛋白质预测模型

采用国家标准方法测定125个玉米样品的蛋白质含量,并同时进行红外光谱(NIRS)测定.在连续小波变换(CWT)处理玉米NIRS数据的基础上,通过多次随机选择定标集和校正集样品的模型优化方法,建立了二次ε不敏感损失函数的CWT-SVR蛋白质预测模型.模型用于检验集样品中蛋白质的测定,结果满意,且优于传统的偏最小二乘模型(PLS).