生物法处理制革废水时毒性物质的去除

制革工业废水组成复杂,污染严重,并含有多种较高浓度的有毒有害物质。本文针对制革废水的水质特征及毒物的作用机制,结合工程实例对各种去除毒性物质的预处理方法及应对措施加以讨论。     

提高核酸产品质量的工艺探讨

通过改进核糖核酸生产工艺,提高了核糖核酸产品的质量,使核糖核酸产品的浊度指标从80%以上下降到40%以下,达到国外用户的要求,成为企业出口创汇的的拳头产品。本文着重介绍了降低核糖核酸浊度的有效技术措施和优质核糖核酸生产新工艺的特点,提出关键工序的工艺技术要求和尚待解决的问题。     

静态手写签名验证技术综述

静态签名验证技术是基于人体特征的身份验证的重要技术之一.文章对目前的静态签名验证的基本过程、预处理、特征提取及目前常用的分类器分别作了介绍.最后,针对签名的变化性介绍了近年来的研究成果.     

高维稀疏数据对象—属性的非关联子空间分析

针对高维稀疏数据对象-属性子空间的优化问题,本文从稀疏性的角度提出了RUSAUBSC算法,通过剔除非关联子空间实现子空间的优化,并通过实验研究证明了该算法的有效性。     

Web使用挖掘在网站优化中的应用研究

针对互联网用户访问Web服务器产生的日志,结合Web使用挖掘相关理论,采用Apriori算法挖掘用户的频繁访问模式.首先进行数据预处理以保证数据的质量及提高挖掘的效率;然后对预处理后的数据采用Apriori算法进行关联规则挖掘,找出其中的频繁访问模式;最后分析结果,总结规则,提出建议.     

基于局部集合和差分进化的过抽样方法

基于噪声过滤的过抽样方法能克服噪声生成，但是他们的噪声侦察技术和合成样本的过程依赖于参数，同时，他们也会过滤掉大量的少数类样本。为了解决该问题，文章提出了一种基于局部集合和差分进化的过抽样方法（OMLSDE）。首先，用该方法计算每个样本的局部集合；其次，用局部集合和不平衡比去发现可疑的噪声；然后，用差分进化去优化可疑的噪声；最后，用局部集合内的随机样本去生成少数类的合成样本。实验证明，OMLSDE优于6个流行的过抽样方法。     

基于数据挖掘的电力装备企业多价值链协同数据预处理方法研究及应用

在电力装备制造企业的数字化转型中，需要对数据空间中多价值链协同的高维数据进行挖掘与分析，本文针对电力装备制造业进销存大数据的预处理问题展开了研究。首先，给出了变点法和局部异常因子算法（local outlier factor method,LOF）组合的数据异常值检验校正预处理方法；其次，提出了基于LASSO(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法的栈式稀疏自编码器（stack sparse auto-encoder,SSAE）数据降噪降维组合机器学习处理方法（SSAE-LASSO），对特征进行压缩降维提取，去除严重干扰数据回归分析的噪声信息，并过滤影响度低的冗余数据，从而实现数据的降噪降维处理。最后，将本文提出的方法应用于不同的算法进行检验，通过对两种预处理的数据对比发现，本文提出的方法有效提高了电力产品销售量智能预测的精度。