河南中医药大学：《数据结构》课程教学资源（实验指导）实验六 二叉树的存储及操作

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

基于高性能的YOLOv3目标检测算法，提出一种分阶段高效火车号识别算法。整个识别过程分为两个阶段：第一阶段在低分辨率全局图像中检测出火车号区域位置；第二阶段在局部高分辨率图像中检测出组成火车号的字符，根据字符的空间位置关系搜索得到12位火车号，并利用每个字符的识别置信度及火车号编码规则进行校验得到最终火车号。另外，本文提出一种结合批一化因子和滤波器相关度的剪枝算法，通过对两个阶段检测模型的剪枝，在保证识别准确率不降（实验中略有提升）的条件下降低了存储空间占用率和计算复杂度。在现场采集的1072幅火车号图像上的实验结果表明，本文提出的火车号识别算法达到了96.92%的整车号识别正确率，平均识别时间仅为191 ms

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

利用Gleeble-3500热模拟试验机对38MnB5热成形钢的高温变形行为进行研究, 分别在650~950℃温度区间内, 以0.01、0.1、1和10 s-1的应变速率对其进行等温单向拉伸测试, 并得到相应条件下的真应力-应变曲线.结果表明: 38MnB5热成形钢流变应力随着变形温度的升高而减小, 随着应变速率的增大而增大.当应变速率逐渐增加时, 热变形时发生的动态回复和动态再结晶效果并不显著, 而当温度逐渐升高时, 二者作用逐渐加强.考虑了温度、应变速率和应变的综合复杂影响, 建立38MnB5热成形钢高温下的本构方程.此本构方程通过对流变应力、应变、应变速率等实验数据的回归分析, 得到与变形温度、应变速率和应变相关的材料参数多项式.计算结果与实验结果对比发现, 通过本构方程所获得的计算值与试验值吻合良好

针对目前铷矿提取工艺污染严重、资源综合利用率低的现状, 本文提出采用酸浸—溶剂萃取工艺提取铷云母矿中的铷.研究了浸出温度、硫酸浓度及浸出时间对铷浸出率的影响, 并借助X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等手段, 研究了浸出过程中铷云母矿的物相转变.实验结果表明, 铷云母矿酸浸的最佳条件为浸出温度250 ℃、H2SO4质量浓度200 g·L－1、浸出时间1.5 h, 在此条件下铷浸出率达85.2%.X射线衍射图谱表明铷云母矿的主要矿物组成为石英、黑云母、白云母、正长石及钠长石.扫描电镜-能谱分析结果表明矿石中的铷主要以类质同象取代钾的位置分别存在于黑云母及白云母中.浸出过程中发生的主要反应为载铷云母的溶解.在萃取剂浓度1 mol·L－1、有机相与水相的体积比O/A = 3∶1、萃取级数为3级条件下进行逆流萃取实验, 萃余液中的铷质量浓度为0.003 g·L－1, 铷的萃取率达98%.在HCl浓度1 mol·L－1、相比O/A = 4∶1、反萃级数为2级条件下反萃负载铷的有机相, 铷反萃率达99%.以浸出渣为原料, 采用碱熔—中和沉淀工艺制备出了白炭黑产品, 实现了资源的综合利用.采用X射线衍射、红外光谱分析技术对白炭黑进行了表征, 结果表明产品成分为水合二氧化硅, 符合非晶态白炭黑的特征.化学定量分析结果表明白炭黑产品含SiO2质量分数91.65%, 所制备的白炭黑满足国家化工行业标准

河南中医药大学：《数据结构》课程教学资源（实验指导）实验八 查找方法的实现

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

为了改善M2高速钢中的碳化物分布，通过数值模拟详细分析了结晶器旋转对M2高速钢电渣重熔过程温度场、金属熔池形状的影响，并进一步通过实验室双极串联结晶器旋转电渣炉研究了旋转速率对M2高速钢电渣重熔过程的影响。采用扫描电镜观察并分析了结晶器旋转对电渣锭中碳化物形貌、分布的影响；采用小样电解萃取实验，分析了结晶器旋转速率对碳化物组成的影响。结果发现，随着结晶器旋转速率的增加，渣池的高温区从芯部向边部迁移，温度分布更加均匀；金属熔池的深度变浅，两相区的宽度收窄，从而导致局部凝固时间降低、二次枝晶间距减小。与此相对应，随着结晶器旋转速率的增加，M2电渣锭的渣皮更薄、更加均匀，结晶器对电渣锭的冷却强度更大，碳化物网格开始破碎、变薄，碳化物由片状改变为细小的棒状。X射线衍射分析表明，不论结晶器是否旋转，碳化物的类型始终不变，由M2C、MC和M6C组成，但是随旋转速率增加M2C含量增加，MC和M6C含量降低。碳化物组织得以改善的主要原因在于，结晶器旋转导致金属熔池深度降低、两相区宽度收窄，改善了凝固条件，减轻了元素偏析

河南中医药大学：《数据结构》课程教学资源（实验指导）实验九 排序方法的实现