针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

通过密炼?注塑成型工艺制备了不同苎麻纤维含量的聚乳酸基复合材料，研究了纤维含量对复合材料性能的影响规律，并揭示了纤维增强机理。研究表明，苎麻纤维的添加提高了复合材料的耐热性能，尤其是当纤维质量分数为40%时，复合材料的热变形温度提高了10.5%。此外，苎麻纤维均匀地分散在基体中，由于纤维与聚乳酸的界面强度较弱，断面上有大量的纤维拔出和纤维孔洞；差示扫描量热仪测试表明高含量的纤维限制了聚乳酸分子链的运动，促进复合材料形成更加致密完善的晶核；同时，流变行为也表明苎麻纤维含量的增加有助于提高复合材料的黏弹响应和复合黏度；最后，苎麻纤维的加入提高了复合材料的拉伸和弯曲强度，且随纤维含量的增加而增大。与聚乳酸相比，当纤维质量分数为40%时复合材料的拉伸和弯曲强度分别提高了30%和21.9%

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