基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

对粒子群优化算法的几种改进方法

粒子群优化（PSO）算法是一种进化算法是一种较好的优化方法。PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间的最优区域，其优势在于简单容易而优功能强大。本文对算法的几种改进方法作了一些探讨研究，并与其他算法进行了一些比较。     

水力停留对复合生物膜-活性污泥工艺的影响

研究了水力停留时间(HRT)对复合式生物膜-活性污泥工艺处理城市污水效能和反应器中微生物性质的影响.研究结果表明,HRT对系统COD的去除效果影响不大,对氮源污染的影响较大.随着HRT的减少,系统中的污泥质量浓度呈现不断增加的趋势,系统的COD容积去除负荷显著增强.对微生物呼吸速率(OUR)的分析表明,维持较长的HRT能够使反应器内微生物具有更强的活性.因此,建议复合式生物膜-活性污泥工艺合理的HRT的范围为6~8 h.     

光催化氧化法处理含酚废水影响因素研究

实验用TiO2作为光催化剂,探讨了掺杂不同金属离子,普通催化剂与纳米级催化剂,不同助催化剂掺杂量,光催化剂的加入量,紫外光和太阳光光照,苯酚浓度等对光催化氧化废水中苯酚速度及降解率的影响.实验表明,在低浓度苯酚废水中,纳米催化剂优于普通催化剂,紫外光优于自然光.     

R型因子分析法在健康状况评价中的应用

本文利用因子分析法,借助于DPS数据处理系统,对泰山学院893名教职工健康状况从不同的角度进行了分析,其结果对了解高校教师健康状况具有一定的参考价值.     

臭氧氧化苊及其中间产物特征分析

为考察生化法代替部分臭氧氧化的可能,研究了苊这种分子中含有饱和C-C键的典型性多环芳烃的臭氧氧化过程。使用液相色谱和紫外光谱观察了氧化过程和中间产物的变化,测定了中间产物水溶液的总有机碳浓度(TOC)和中间产物对活性污泥氧吸收速率(OUR)的影响。结果表明,苊被臭氧降解的同时将有中间产物生成;臭氧可以与中间产物继续反应,但过量的臭氧未实现对有机物的矿化;臭氧氧化改善了苊的可生化性。臭氧不完全氧化结合生物降解,有望成为兼顾经济性与效率的处理废水中苊的方法。     

光照、温度和水分对野生荞麦光合速率的影响

通过野生荞麦和栽培苦荞麦叶片光合速率对光照、温度、土壤含水量变化的反应,表明野生荞麦与栽培苦荞麦对光照、温度和水分变化的反应差异明显,野生荞麦叶片在利用光能和叶片光合速率的温度适宜范围,以及对水分胁迫适应力等方面都强于栽培苦荞麦,表现出较高的光合生产能力和较好的抗逆性.     

甲基丙烯酸叔丁酯的原子转移自由基聚合

分别以对氯甲基苯乙烯和α-溴代丙酸乙酯为引发剂,联二吡啶和N,N,N′,N″,N″-五甲基二亚乙基三胺为配位剂,在氯化亚铜的催化作用下,使甲基丙烯酸叔丁酯(tBMA)进行本体聚合.用凝胶渗透色谱跟踪聚合物的相对分子质量变化,发现不同引发剂与配位剂对聚合反应速率有明显的影响.根据体系中的ln([cM0]/[cM])变化与聚合反应时间成线形的关系,证明tBMA的聚合过程在实验范围内符合原子转移自由基聚合(ATRP)反应规律.利用ATRP的反应特点,改变引发剂与单体tBMA的配比,可将聚甲基丙烯酸叔丁酯(PtBMA)的相对分子质量控制在所需范围内,并保持PtBMA的相对分子质量分布≤1.2;同时用核磁共振氢谱对产物的结构进行表征,结果表明所得聚合物PtBMA的结构明确.     

医用聚乙烯醇水凝胶的制备及性能

采用反复冷冻、融化的方法制备了不同浓度、相同循环次数的聚乙烯醇(PVA)水凝胶和相同浓度、不同循环次数的PVA水凝胶。测试了PVA水凝胶的拉伸性能、溶胀率,再溶胀动力学。结果表明,拉伸强度随PVA含量的增加而增加;当浓度相同、循环次数不同时,再溶胀率随循环次数的增加而增加;当达到一个峰值时,随循环次数的增加而降低;当循环次数相同、浓度不同时,再溶胀率随浓度的增加而增加;当达到一个峰值时,随浓度的增加而降低。用物理交联和化学交联的方法制备了PVA/PAA互穿网络水凝胶,测试再溶胀行为,发现PVA/PAA互穿网络水凝胶具有温度敏感性。     

Distribution-based CFAR detectors in SAR images

1. INTRODUCTION Many researches have been made on automatic target recognition (ATR) from SAR images in the past few years. Lincoln Laboratory has developed a complete, end-to-end ATR system[1-4]. The whole system inclu- des three stages: detection (or prescreening), discri- mination and classification. In the detection stage, a two-parameter CFAR (constant false alarm rate) detector is used as a prescreener to select candidate targets in an SAR image on the basis of local brightne…