Java和XML实现异构数据库环境下的数据抽取

从Java、XML等方面入手,利用Java的跨平台特性和XML信息交流的标准平台特性,在数据挖掘和开发基于Web/Server的统一信息平台时,可便利地进行数据抽取工作,提出一个基于异构数据库环境数据抽取的系统结构     

提高甘薯淀粉出粉率的研究

6个品种甘薯的淀粉含量被测定，淀粉含量较高的为868号、大地1号、辽师1号；从磨碎程度、沉淀时间、二次过滤3个因素对提高出粉率进行了研究，结果表明，在本实验条件下磨碎时间15min，沉淀时间10h可获得较高的出粉率．经二次过滤可以挽回淀粉损失平均为12．0％。     

RFCC柴油中硫化物的脱除及其转化形态分析

采用H2O2(30％)-HCOOH氧化RFCC柴油中的含硫化合物，再用DMF萃取脱除其氧化产物，最后用微库仑法、GC-FPD和FT-IR等分析方法分别对氧化萃取的脱硫效果和被氧化后硫化物的存在形式进行了考察。结果表明氧化萃取可基本脱除柴油中的含硫化合物，氧化后RFCC柴油中的硫化物主要以极性较强的砜、亚砜和硫酸根形式存在。     

新型萃取技术的应用进展

对超临界革取，微波革取，固相微革取，双水相革取，液膜革取等几种新型革取技术作了简要介绍．将几种技术的特点、应用领域及现状进行了综述，以便有利于选择利用．引用文献55篇．     

采油污水处理技术

综述了目前采油污水处理技术。指出回注水的处理方法主要有混凝法、隔油法、过滤法等物化方法,重点是去除污水中的颗粒物质;另外指明,外排水的处理方法主要是生化法及化学法,重点是降低水中的 COD。对目前存在的处理难点做出了分析,并提出了采油污水处理技术的发展趋势。     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。     

超临界萃取荞麦中芦丁最佳工艺条件的研究

采用荞麦为实验原材料，比较系统地研究了在超临界状态下，样品含水量、萃取温度、压力、时间对萃取率的影响，确定最佳工艺条件，为批量生产提供依据。     

萃取富集原子吸收法测食品防腐剂中的痕量铅含量

样品经灰化处理后 ,用APDC -DDTC -MIBK体系萃取富集试液中的铅 ,利用空气 -乙炔火焰原子吸收法测定其含量 .建立了优化的测定条件 ,并对可能存在的元素作了干扰实验 .本法测定铅的相对标准偏差为 1 .4%～ 2 .5 %,回收率为 99.1 %～ 1 0 2 .4%,应用食品防腐剂中痕量铅的测定 ,有实用价值     

基于逆向学习改进算法的汽车边缘提取

根据智能交通系统中车型识别的特点提出了使用逆向学习改进算法提取汽车边缘的新方法，这种方法的优点在于可以充分利用车型识别系统的特点和汽车历史轨迹的先验知识得到较好的提取精度，并有效地解决了车型识别中，因使用黑白图象而使基于色彩的汽车边缘提取失效的问题。     

Java XML与面向Web的智能数据抽取

采用标准Web技术——HTML，XML和Java，开发一种基于Web用Java把Web数据转换为XML的数据挖掘方法．该方法标识数据源并把它映射成XHTML，根据一定的相关关系查找数据内的引用点并进行智能数据抽取，将数据映射成XML．这种数据抽取方法比较简单，通过选择可靠的数据源以及在这些数据源中选取与内容相关但与格式无关的锚点，可以较为方便地建立一个强壮的数据抽取系统．