简介：代价敏感普遍应用于解决分类不平衡问题,但代价敏感算法一直没有一个客观的评价标准.本文提出一种针对代价敏感算法的分类精度计算方法,以平衡精度替换总体精度来有效地评定代价敏感算法的分类性能.相比于传统的总体精度,该平衡精度不会忽略小类样本的贡献.通过代价敏感超限学习机对基因表达数据进行分类对比实验,结果表明,平衡精度可以更为客观、合理地表示代价敏感算法的分类性能.

简介：对基因表达数据进行分类时,超限学习机（ELM）算法具有学习效率高、泛化能力强、分类精度高的优点.为了解决超限学习机算法受输入权值矩阵和隐含层偏差随机初始化的影响,本文利用自适应遗传算法（AGA）具有良好的全局搜索效果对超限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,提出了基于自适应遗传算法优化超限学习机（AGA-ELM）的分类算法.通过实验表明,该算法与已有的ELM、GA-ELM以及SVM算法相比,分类精度更高,可用于基因数据分类.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：针对两连杆三自由度机械臂的电机故障和碰撞故障的分类，将残余动量信号时域中的均值、方差、相关系数与频域中的小波包能量谱组合成高维特征向量；搭建ADAMS机械臂虚拟样机，分析故障引起的残余动量特征值变化情况；虚拟样机与Matlab/Simulink进行联合仿真和支持向量机故障分类器训练，测试表明采用时频特征向量得到的故障分类准确率为98%；在工业机械臂上开展了碰撞故障实验，得到的故障分类结果表明,基于残余动量时频特征和支持向量机分类器的故障检测算法能有效检测出碰撞故障.

简介：图G=（V,E）的平方图G2是由G得到的图,G2的点集是V,G2中两点相邻当且仅当这两点在图G中距离是1或2.研究平方图的电力控制集问题,给出几类电力控制数为1的平方图.

简介：建立了黄豆饼粉中B族维生素的RP—HPLC测定方法，采用C18柱，流动相为甲醇：水（30：70，水相含5mmol／L的PIC—B6，冰醋酸1％，三乙胺调pH），检测波长为275nm，苯甲酸为内标物，4种维生素（Vb1、Vb2、Vb6、叶酸）的平均回收率在99．35％-100．03％；RSD在0．42％-1．08％。本方法同时测定四种维生素具有快速、简便、准确的特点。

简介：为进一步提高期刊的审稿效率、确保稿件质量;避免抄袭、一稿多投、伪造等学术不端行为,《福建分析测试》编辑部从即日起对所有来稿采用中国知网（www.cnki.net）的＂科技期刊学术不端文献检测系统＂（简称＂AMLC＂）进行自动检测,检测结果作为稿件录用的参考依据。该系统以《中国学术文献网络出版总库》为全文比对数据库,可检测抄袭与剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等学术不端文献。

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简介：利用R-1-苯基乙基异氰酸酯对β-环糊精键合固定相进行衍生，合成了R-1-苯基乙基氨基甲酸酯-β-环糊精手性固定相，填充后在反相条件下考察其对氢化安息香、安息香和α-苯乙醇的手性拆分，探讨了流动相中乙腈含量、缓冲盐类型等对手性拆分的影响。氢化安息香获得了基线分离，分离因子可达1．214，安息香得到了部分分离，α-苯乙醇未能拆开。结合线性溶剂强度（LSS）模型和计量置换理论（SDM—R）对色谱保留机理进行了探讨，认为水分子和乙腈分子一起参与了溶质的置换。

简介：建立了测定维生素B1含量的高效液相色谱（HPLC）方法。方法采用ultimateC18柱（300×4.6mm,5μm）色谱柱,流动相为0.2%磷酸氢二钾水溶液（含5%甲醇,用磷酸调pH2.6）,检测波长245nm。维生素B1在0.002～2.0mg/mL范围内与峰面积呈现良好的线性关系（r=0.9968）。所建立的方法简单、准确、重现性好,可用于制剂中维生素B1含量的测定。

简介：令γLR（G）表示图G的误报容错支配数,G×H表示图G和图H的笛卡尔乘积.文章参考已有误报容错支配数知识及笛卡尔乘积图Pm×Cn的相关结论，研究确定了路与圈笛卡尔乘积图Pm×Cn（m=3,4）的误报容错支配数，并给出n≥5时的精确值.

简介：利用双峰泰勒展开矩方法结合大涡模拟方法,研究在湍射流情况下硫酸合水纳米颗粒的形成以及随后的成核、凝并、凝结等生长情况.包含了水蒸气和硫酸分子的不可压缩气体射入含有背景气溶胶颗粒物的稳定流体域形成纳米颗粒,对颗粒的尺寸分布、质量浓度以及背景颗粒与生成颗粒之间的竞争关系进行了研究.结果表明,大涡拟序结构会增强颗粒在流动中的扩散运动,造成了不同峰之间颗粒的转移.在背景颗粒浓度为5×10^11、直径为100nm时,背景颗粒物对新颗粒的抑制作用最为显著.