本文采用模式识别方法推断烧结矿质量。在给出模糊系统聚类分析算法基础上,用软件实现了基于模糊聚类分类器和动态聚类分类器,并用现场实测的样本采用\留一法\分别对这两种分类器性能进行检验。结果表明:模糊聚类分析法对于先验知识较少、样本量不大时,性能较佳

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性.在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子.在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器.通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能

5.1 胶体及其基本特性 胶粒的结构 分散相与分散介质 分散体系分类 （1）按分散相粒子的大小分类 （2）按分散相和介质的聚集状态分类 （3）按胶体溶液的稳定性分类 憎液溶胶的特性 胶粒的形状 5.2 溶胶的制备与净化 溶胶的制备 （1）分散法 1.研磨法 2.胶溶法 3.超声波分散法 4.电弧法 （2）凝聚法 1.化学凝聚法 2.物理凝聚法 溶胶的净化 （1）渗析法 （2）超过滤法 5.3 溶胶的动力性质 • Brown 运动 • 胶粒的扩散 • 溶胶的渗透压 • 沉降平衡 • 高度分布定律 5.4 溶胶的光学性质 • 光散射现象 • Tyndall效应 • Rayleigh公式 • 乳光计原理 • 浊度 • 超显微镜 5.5 溶胶的电学性质 • 胶粒带电的本质 • 电动现象 （2）电渗 （3）流动电势 （4）沉降电势 • 双电层 • 动电电位 (1) 电泳 Tiselius电泳仪 界面移动电泳仪 显微电泳仪 区带电泳 5.6 溶胶的稳定性和聚沉作用 • 溶胶的稳定性 • 影响溶胶稳定性的因素 • 聚沉值与聚沉能力 • Schulze-Hardy规则 • 电解质对溶胶稳定性的影响 • 不同胶体的相互作用 1. 敏化作用 2. 金值

针对现今煤岩图像识别方法的缺乏与不足,为了挖掘新的煤岩图像识别方法以及更好地处理高维煤岩图像数据,提出了基于最大池化稀疏编码的煤岩识别方法.本方法在提取煤岩图像特征时加入了池化操作,在分类识别时采用了集成分类器,即多个弱分类器组成一个强分类器.实验结果表明:最大池化稀疏编码的特征提取方式能简单有效表达煤岩图像的纹理特征,大大增强煤岩图像的可区分性,获得较高的识别率,并且具有良好的识别稳定性.研究结果可为煤岩界面的自动识别提供新的思路和方法

我国地域辽阔,跨寒温带、温带、亚热 带及热带( tropica),地形复杂,气候差异 很大,树种资源丰富,约7,500余种。其中, 可作木材(wood)使用者约1,000种,但常 见的乔木( arbor formed tree)树种约有300 种 木材树种的分类,是沿用树木(tree分类的方法。树木是植物界的一个重要组成部分,它的分类又是按照植物分类的统一方 法进行的

细菌分类学 一、什么是细菌分类学 是对细菌进行分类、命名与鉴定的一门科学 二、任务? 种类、起源、演化、与其他种群的亲缘关系

1.1 绪言 一、信号的概念 二、系统的概念 1.2 信号的描述与分类 一、信号的描述 二、信号的分类 1.3 信号的基本运算 一、加法和乘法 二、时间变换 1.4 阶跃函数和冲激函数 一、阶跃函数 二、冲激函数 三、冲激函数的性质 四、序列δ(k)和ε(k) 1.5 系统的性质及分类 一、系统的定义 二、系统的分类及性质 1.6 系统的描述 一、连续系统 二、离散系统 1.7 LTI系统分析方法概述

第一节概述 一、资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。 二、资产分类:资产按形态分类,可以分为有形资产和无形资产;按来源分类,可以分为自有资产和租入资产;按流动性分类,可以分为流动资产、长期资产、固定资产、无形资产和其他资产。 三、流动资产是指可以在一年或者超过一年的一个营业周期内变现、出售或者耗用的资产。它包括货币资金(现金及各种存款)、短期投资、应收及预付款项和存货等

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

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性