基于布谷鸟搜索的XGBoost算法优化及应用研究

为提高XGBoost算法预测精度，采用布谷鸟搜索算法全局优化XGBoost的超参数包括学习率、输出结点分裂的最小损失、树模型的最大深度和弱学习器的数量，构建CS-XGBoost模型训练数据集。实验结果表明，基于CS-XGBoost的收入分类模型的准确率、精确率、F1分数和AUC等指标分别为95.67%、97.17%、95.56%和97.96%,均优于Logistic回归、支持向量机、随机森林、XGBoost算法和基于网格搜索的XGBoost算法；基于CS-XGBoost的房价预测模型的决定系数、均方根误差及平均绝对误差分别为0.905 5、2.943 5及2.165 4,预测精度较XGBoost算法得到显著提升。     

基于DBF的多目标梯度跟踪算法仿真与实现

以均匀圆阵为接收天线阵,在分析梯度跟踪算法原理以及数字波束形成技术原理的基础上,提出了一种DBF技术与CORDIC算法相结合的FPGA实现方案,并用Verilog语言编写了算法程序,给出了电路原理图.使用ISE软件和Modelsim软件进行了仿真验证,仿真结果验证方案的正确性与可行性.     

赤铁矿紫外光催化苯胺的研究

摘要:选择氧化-相转变法制备纳米-Fe2O3,并通过X射线衍射分析仪(XRD)、红外光谱仪(FT-TR)、综合热重分析仪(TG)对样品进行了表征.以苯胺为模型化合物,通过正交实验法确定了-Fe2O3对苯胺光催化降解的最佳实验条件,重点讨论了苯胺初始质量浓度(A)、光照射时间(B)、赤铁矿投加量(C)和pH(D)等因素对催化效率的影响.并测试了赤铁矿的光催化性能.实验结果表明:苯胺初始质量浓度为7mg/L,赤铁矿投加量为0.025g/L,pH值为6的催化效果最好,紫外光照射90min时,降解率达90%.且各因素对降解的影响顺序为:A?D?C?B.-Fe2O3对苯胺的光催化动力学行为符合Langmuir-Hinshelwood模型.