现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

以钢液中钱盐脱铜实验为例，分析了实验过程中引起柑祸内钢液质量变化的几种因素，对模拟工业喂丝法的铁盐脱铜实验数据进行了重新处理，得出了更为合理的钢液中铜含量与脱铜剂加人量之间的关系并与处理前实验结果进行了对比

实验数据 理想的随机实验 引入更多的解释变量 随机实验执行过程中可能出现的问题 自然实验 双重差分法 三重差分法（选读） 观测数据的处理效应

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO-CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性

针对钢铁企业连铸工序余材板坯及热轧工序余材钢卷对热轧生产合同的匹配问题,基于一体化的管理思想建立了余材板坯、钢卷与合同集成匹配的多目标0-1非线性整数规划模型,在模型中引入板坯材质与合同要求钢种特征差异值矩阵及钢卷钢种与合同要求钢种特征差异值矩阵.采用分段整数编码、基于启发式修复策略的改进遗传算法求解.最后,通过对实际生产数据的仿真实验验证了所提模型和算法的有效性,为科学合理地匹配铸轧工序余材板坯、钢卷提供了有效的解决方法

在评估现有文献实验相图数据的基础上,采用Calphad技术优化和计算了Be-Cr二元合金体系平衡相图.液相和端际固溶体相采用替换式溶体溶液模型,化学计量比中间化合物CrBe2和CrBe12采用Neumann-Kopp规则描述它们的热力学函数.利用优化所得的热力学参数计算相图,结果能很好地解释大部分实验数据.本工作还采用Miedema模型估算了中间化合物CrBe2和CrBe12的摩尔生成焓,并与热力学计算值比较,所得结果符合良好

实验一 数据采集旋风除尘实验 实验二 数据采集机械振打袋式除尘实验 实验三 等离子体降解VOCs废气系统设计虚拟仿真实验

金属多晶体三维晶粒尺寸分布常近似呈Gamma分布或Lognormal分布．基于这2种分布函数，导出了体积权重与个数权重的晶粒体积分布特征多量的相互关系，并利用一种低碳钢奥氏体晶粒组织的实验数据及文献数据对其进行了验证．利用该关系，通过对多晶材料晶粒组织二维截面的标准金相测量，即可计算个数权重的三维晶粒体积分布的特征参量．

• 分析化学的任务和作用 • 分析化学的内容 • 分析化学发展简史 • 分析化学的发展趋势 • 误差的基本概念 • 随机误差的正态分布 • 有限测定数据的统计处理 • 提高分析结果准确度的方法 • 有效数字及其运算规则