简介：降维与分类一直是机器学习的研究热点，在很多领域有着成功的应用．针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题，现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群（APSO）优化的混合降维算法．即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集，然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类，最后通过循环迭代得到最优的分类精度．实验证明，混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定，它适用于基因表达数据降维．

简介：针对空气污染物氨气、乙醇、氨气乙醇混合气体,搭建在线检测电子鼻系统.采用不同的特征提取方法得出特征,并利用主成分分析（PCA）和线性判别式分析（LDA）做类别区分.结果显示,利用传感器响应最大值特征和LDA能更好地区分三类气体.利用最大响应值特征,采用多层感知器（MLP）神经网络和粒子群（POS）优化的支持向量机（SVM）对110个测试样本分类.结果显示,MLP神经网络的正确率为70%,POS优化的SVM正确率为96.3640%.最后,根据Loadings分析,剔除了TGS2602,MQ138,MQ3传感器,优化了传感器阵列.结果表明,该在线电子鼻系统能够应用到这三类空气污染物分类.

简介：针对推荐系统的准确性提出了一种优化算法，该算法首先利用用户的特征进行聚类，然后在聚类之后的各个聚簇中运用混合协同过滤框架为每个聚簇训练一个模型；同时在运用混合协同过滤时，针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似度方面进行了改进.实验表明，提出的优化算法显著提高了预测的准确性，从而提高了推荐结果的质量.

简介：用非等温热重法研究了漆酚镍螯合高聚物的热分解反应动力学,结果表明漆酚镍螯合高聚物热分解过程是一级反应,用Ozaw-（I）法和Reich法求得的热分解反应平均活化能分别是173.21KJmol-1和181.12KJmol-1。

简介：肌音可用于跟踪局部肌肉疲劳引起的肌肉收缩性能的变化，之前相关的文献主要研究的是静力性运动疲劳的肌音特征.现在我们对动力性运动疲劳产生的肌音信号变化特征进行分析，提取腓肠肌坐姿负重提踵至疲劳所产生的肌音信号并进行分析，得到了肌音信号中值频率的变化规律.计算显示随着时间的延长和疲劳的加深，肌音信号的中值频率呈现增大的趋势，与静力性运动疲劳所得的结论有所不同.实验结果显示，肌音信号的特征受运动类型影响较大，静力性运动所得出的结论不能适用于动力性运动.

简介：受壁面作用和稀薄效应等的影响,微纳尺度通道内的气体流动有别于宏观流动现象.采用分子动力学方法,研究纳米通道中气体的Poiseuille流动,主要对通道内气体黏度特性进行了分析.利用牛顿粘性定律,定义了气体的当地等效黏度.根据模拟结果,可将纳米通道内气体划分为中心区和近壁区两个部分,中心区气体当地黏度与宏观黏度一致,但是在近壁面区,气体受到壁面原子的作用,气体的当地黏度小于宏观黏度值.研究发现：1）不同的气体密度、流固作用势能以及温度下,通道中心区域的气体当地等效黏度均符合对应温度和压强条件下的气体宏观实测黏度值;2）在纳米尺度气体流动中,气体密度越小,稀薄程度越高,气体偏离热力学平衡态越远,所以壁面对气体等效黏度的影响随密度的减少而增大,壁面影响厚度也随之增大;3）气体黏度的壁面影响厚度在10nm量级,该厚度不随温度和流固作用势能的变化而变化,但是密度越小,壁面影响厚度越大.

简介：用NH3-TPD、CO2-TPD和了PR方法表征了乙醇一步合成乙酸乙酯时混合氧化物催化剂物种和还原特性。结果表明,催化剂表面同时存在酸中心和碱中心,在Cu/ZnO/CoO/Al2O3催化剂体系中添加TiO2和ZrO2或以NiO代替CoO,导致NH3-TPD和CO2-TPD谱的变化,TPR谱的还原峰温度大大降低并由一个还原峰分裂为二个还原峰,这些变化已被反应动力学数据证实是有利于催化性能的提高。

简介：在临床和法庭毒物学领域,广泛范围药物筛选是一项非常重要而又常被忽视的工作。这项工作的侧重点是所有毒物学相关的物质,无论其结构或极性如何,都能被分离、检测和鉴定。近几年来,我们已尝试建立一个系统的固相提取方法,能够有效地从生物检材中分离出药物,并已经建立了利用单根Bond—ElutCertify固相柱提取的步骤。虽然这个步骤适用