数值模拟了吸附时间、吸附压力、进气量、吸附床高度等工艺参数对微型氧氮分离过程的影响,分析了氧含量沿吸附床的演变过程,结果表明:微型氧氮分离过程为一种短周期的变压吸附循环;吸附压力越高,吸附阶段结束时氧气浓度波锋面穿透吸附床的距离越长:进气量越大,要求吸附床高度越大:吸附床长度缩短会导致吸附阶段氧气浓度锋面穿透吸附床;从开始到循环达到稳定状态需要大约15个循环:要想获得较高纯度的产品气,必须保证氧气浓度波锋面前沿不移出吸附床;传质阻力对过程的影响非常大,不能近似认为是瞬时平衡过程

分析了介孔复合材料的原材料、中间产品及最终产品的傅里叶变换红外光谱图和X射线衍射图,得出材料制备过程中有机及无机组分定性及定量变化.结合透射电镜观测结果提出了介孔复合材料制备过程中组分变化机理,从作用力和热力学角度分析了有机离子载入反应的驱动力种类及作用机制

将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对轴承的运行状态进行判别.实验结果表明,滚动轴承振动信号在不同运行状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数做为识别滚动轴承故障的特征量

通过研究柴油机高压油管在喷油过程中,产生的振动信号中包含的丰富的燃油系工况信息,发现这一信号具有分形特征,即统计意义上的自相似性,类似一种1/f噪声.利用分形理论可以将其丰富的信息浓缩于信号的功率谱指数或容量维数中,并通过分析它的功率谱指数对燃油系各种工说的敏感性,进行燃油系的不解体诊断,实例诊断表明,它是一种较好的故障诊断方法

探讨了最小二乘支持向量机时间序列预测的方法,提出了用核主成分分析提取主元,然后用最小二乘支持向量机进行预测．通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的预测．同时与主成分分析提取特征相比,用核主成分分析效果更好．

选用在生理位置上具有一定关联性的人耳和人脸作为研究对象,针对剧烈的姿态变化会造成融合信息大量缺损的问题,提出了一种基于核典型相关分析的多模态识别方法,利用标准化和中心化两种方法对原始数据集进行预处理,并用最近邻方法进行分类识别.实验结果表明,核典型相关分析方法可以有效地克服剧烈的姿态变化对人耳和人脸识别的影响,且与单生物特征相比,识别率显著提高

数据分析中，可通过各种可视化的图形，从多个维度、多个层次展示企业商务的执行情况，发现可能存在的问题或潜在危机，并预测未来业务发展的趋势。也可以发现数据的一些质量问题、分布特点，可以为进一步数据挖掘做预处理

• 数据挖掘算法没有好坏，根据数据与数据分析需求的特点确定算法 • 数据挖掘建模标准（CRISP-DM） – 定义商业问题，理解业务背景，了解业务需求 – 数据探索、预处理与分析 – 确定可能的模型，并验证评估 – 选择分析较优算法，并进一步调优 – 应用部署模型

第一条为了规范分部报告的编制和相关信息的披露,根据《企 业会计准则—基本准则》,制定本准则。 第二条企业存在多种经营或跨地区经营的,应当按照本准则规 定披露分部信息。但是,法律、行政法规另有规定的除外。 第三条企业应当以对外提供的财务报表为基础披露分部信息

关联规则基本概念 CARMA算法简介 CARMA模块的基本概念 案例分析及Clementine操作步骤 购物篮分析----Tabular类型数据 网络日志分析----Transactional类型数据 值得注意的问题 CARMA算法原理（参考）