传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

采用透析的方法将铜电解液中相对分子质量大于3500的明胶进行分离,以二喹啉甲酸（BCA）法测定所得明胶质量浓度,研究了硫酸质量浓度和温度对铜电解液中明胶分解规律的影响.铜电解液中Cu2＋基本不影响明胶的稳定性;电解液温度升高和硫酸质量浓度增大,都加剧了明胶的分解.在相同温度下,硫酸质量浓度在150~180 g·L-1范围内每增加15 g·L-1,明胶分解反应速率常数增大约1.2倍;而在相同的硫酸质量浓度下,温度在55~70℃范围内每增加5℃,明胶分解反应速率常数增大约1.5倍.对于铜电解生产,电解液中硫酸质量浓度150~180 g·L-1以及温度60~65℃,可推算出电解液在电解槽中停留3~4 h,明胶的分解率达50%~80%;电解液经过完整的一周循环约需6 h,明胶的分解率可达到70%~90%

本项目的主要任务： ☆ 统计整理的意义和步骤 ★ 统计分组方法 ☆ 次数分布（分配）数列 ★ 统计表的绘制 任务一 理解统计整理的概念地位 了解统计整理的基本步骤 任务二 理解统计分组的概念作用 熟知统计分组的基本方法 任务三 了解分配数列的构成 熟知分配数列的编制 任务四 了解统计表作用及分类 熟知统计表的制表规则

为揭示冷轧带钢可见浪形的形成机理,通过实测残余应力值计算分布位错,提出分布位错-残余应力模型.利用平面弹性复变方法计算弹性平板中一条带有典型分布位错的直线粘接边界所产生的应力场,分析该应力场的特点及多条互相平行的带有分布位错的直线粘接边界所产生应力场间的相互影响.同时结合实测数据,给出实际分布位错的计算结果,其对应的残余应力近似值与残余应力实测值误差较小,且这一方法具有一般性.进一步分析分布位错,给出带钢屈曲挠度函数的形式,与现场实际起浪形式相吻合

第一节 土（土体）的分布与成因 • 一、从工程地质成因演化论看我国松散层分布规律 • 二、土（土体）成因分类与特征 第二节 土的粒度成分与分析 • 一、土的粒组（复习） • 二、土的粒度成分及其表示方法 • 三、土的粒度成分分析原理 • 四、粗粒土按粒度成分分类

依据物理化学原理的不同,传质过程可分为平衡分离和 速率分离。 平衡分离过程:借助分离媒介(如热能、溶剂、吸附剂 等)使均相混合物系统变为两相系统,再以混合物中各组 分在处于平衡的两相中分配关系的差异为依据而实现分离 据两相状态的不同,分为:TECN 的方法

页岩气储层中存在大量的纳微米孔隙，且孔隙裂缝结构复杂，气体渗流阻力大，存在多尺度渗流的问题；页岩气储层压力扰动随时间向外传播并非瞬时到达无穷远，其渗流规律就是一个压力扰动边缘动边界的问题。基于对以上问题的研究，本文建立了渗透率分形分布和高斯分布的渗透率表征模型，对不同形态缝网压裂特征就渗流规律进行了描述，并利用稳态依次替换法，考虑页岩储层中扩散、滑移及解吸作用，进一步研究了多级压裂水平井不稳定渗流压力扰动的传播模型，得到不同压裂条件下压力扰动边界随时间变化的关系，并结合我国南方海相龙马溪组页岩气藏储层参数，应用MATLAB编程。研究表明：压力传播动边界随时间增加逐渐向外扩展，渗透率越小，压力传播越慢；未压裂储层压力传播速度<渗透率分形分布压裂储层传播速度<渗透率高斯分布压裂储层传播速度。对于渗透率极低的页岩气储层，压力传播慢，气井自然产能低，必须对页岩气储层进行大规模的储层压裂改造，并控制压裂程度，以提高页岩气开发效果；基于压力传播动边界的扩展优化页岩储层压裂井段间距90 m，优化渗透率分形分布压裂井井间距318 m，渗透率高斯分布压裂井井间距252 m。因此应合理控制页岩储层压裂改造规模，实现优产高产。模型模拟结果与实际生产数据拟合较好，验证了本研究理论模型的适用性

（一）原子结构的近代概念 波函数 电子云 （二）多电子原子的电子分布方式和周期系 多电子原子轨道的能级 核外电子分布原理和核外电子分布方式 原子的结构与性质的周期性规律 （三）化学键与分子间相互作用力 化学键 分子的极性和分子的空间构型 分子间相互作用力 超分子化学 分子振动光谱 （四）晶体结构

实验一 蓝藻门的分类和形态观察 实验二 硅藻的分类和形态观察 实验三 金藻门、隐藻门、甲藻门的分类和形态观察 实验四 绿藻门的分类和形态观察（一） 实验五 绿藻门的分类和形态观察（二） 实验六 绿藻门的分类和形态观察（三） 实验七 轮虫的分类与形态观察 实验八 枝角类的分类与形态观察 实验九 桡足类及原生动物的分类与形态观察 实验十 软体动物的形态观察及常见种类的鉴定 实验十一 虾蟹类形态观察及常见种类鉴定 实验十二 水生维管束植物形态观察与鉴定

(一)边缘分布函数 二维随机向量(X,Y)作为一个整体,具有分 布函数F(x,y) 其分量X和Y也都是随机变量,也有自己的分 布函数,将其分别记为Fx(x),Fy() 依次称为X和Y的边缘分布函数. 而把F(xy)称为X和Y的联合分布函数