检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于神经网络与组成份分析的关联规则挖掘: 1; 作者张有东步山岳 +1 位作者王建东叶飞跃《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第19期63-65,共3页; 通过对关联规则挖掘的分类研究,提出了关联规则挖掘的分类定义方法,从项集的相关性出发,阐述了一种基于ANN-PCA的快速、高效的挖掘算法,从而扩展了关联规则挖掘的应用。实验证明了该算法的有效性。; 关键词关联规则外关联规则神经网络与组成份分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

用BP神经网络优化油井水泥纤维增韧剂的组成: 2; 作者华苏东姚晓《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期72-74,共3页; 掺有混杂短纤维的油井水泥增韧剂能够明显改善油井水泥石固有的脆性,大幅度地提高水泥环的韧性。文章通过BP神经网络对实验数据进行学习预测,优化了混杂短纤维在油井水泥增韧剂中的组成,提高了选材的准确性,为纤维增韧剂的选择和应用提... 展开更多; 关键词油井水泥增韧剂神经网络优化组成 BP神经网络回归分析方法神经网络预测实验数据短纤维水泥石水泥环大幅度准确性混杂; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工神经网络基于食用油脂肪酸组成解析二组分食用油混合模型研究被引量：1: 3; 作者王李平林晨 +3 位作者张方圆杨熙麦小漫范华均《安徽农业科学》 CAS 2020年第21期202-204,209,共4页; 通过气相色谱法分析花生油和棕榈油的混合油的脂肪酸组成,建立了人工神经网络分析二组分食用油混合模型的方法。分别基于混合油样品中棕榈酸和亚油酸含量变化的一元线性回归模型和基于全部脂肪酸组成的BP神经网络建立定量模型对花生油... 展开更多; 关键词人工神经网络食用油脂肪酸组成混合模型气相色谱法二元组分分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

四川省天然油脂脂肪酸组份的研究: 4; 作者宋肃贤《中国油脂》 CAS 1981年第4期53-66,共14页; 天然油脂脂肪酸组成成份是油脂化学的重要内容和油脂合理利用的依据之一。前人已做过不少研究。目前,美国、日本、西德、英、法等国均有专门机构进行研究。我们国家研究的不多。关于油脂的脂肪酸成份多是互相转引,甚至有些本国油脂引用... 展开更多; 关键词天然油脂直接采样油脂化学组成成份国外资料组份分离分析麻子油气相色谱硬脂酸甲酯; 在线阅读下载PDF 职称材料

PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用被引量：1: 5; 作者马军伟史舵 +1 位作者顾宏张杰《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期426-430,共5页; 蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映... 展开更多; 关键词蛋白质亚细胞定位主成分分析伪氨基酸组成 K近邻分类器 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络与组成份分析的关联规则挖掘: 1; 作者张有东步山岳王建东叶飞跃; 机构淮阴工学院计算机工程系南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏技术师范学院计算机科学与技术系; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第19期63-65,共3页; 文摘通过对关联规则挖掘的分类研究,提出了关联规则挖掘的分类定义方法,从项集的相关性出发,阐述了一种基于ANN-PCA的快速、高效的挖掘算法,从而扩展了关联规则挖掘的应用。实验证明了该算法的有效性。; 关键词关联规则外关联规则神经网络与组成份分析; Keywords association rules extra association rules ANN-PCA; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用BP神经网络优化油井水泥纤维增韧剂的组成: 2; 作者华苏东姚晓; 机构南京工业大学材料科学与工程学院; 出处《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期72-74,共3页; 基金本文系国家高新技术计划"863"课题(2003AA3271 20)资助项目; 文摘掺有混杂短纤维的油井水泥增韧剂能够明显改善油井水泥石固有的脆性,大幅度地提高水泥环的韧性。文章通过BP神经网络对实验数据进行学习预测,优化了混杂短纤维在油井水泥增韧剂中的组成,提高了选材的准确性,为纤维增韧剂的选择和应用提供了一定的理论依据。通过与回归分析方法进行比较,证明了神经网络预测更准确。; 关键词油井水泥增韧剂神经网络优化组成 BP神经网络回归分析方法神经网络预测实验数据短纤维水泥石水泥环大幅度准确性混杂; Keywords Fibers Materials science Neural networks Optimization Regression analysis; 分类号 TE256 [石油与天然气工程—油气井工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工神经网络基于食用油脂肪酸组成解析二组分食用油混合模型研究被引量：1: 3; 作者王李平林晨张方圆杨熙麦小漫范华均; 机构广东省科学院广东药科大学药学院; 出处《安徽农业科学》 CAS 2020年第21期202-204,209,共4页; 基金广东省科学院青年科技工作者引导专项(2019GDASYL-0105013) 广东省科技计划项目(2015B090906023)。; 文摘通过气相色谱法分析花生油和棕榈油的混合油的脂肪酸组成,建立了人工神经网络分析二组分食用油混合模型的方法。分别基于混合油样品中棕榈酸和亚油酸含量变化的一元线性回归模型和基于全部脂肪酸组成的BP神经网络建立定量模型对花生油中棕榈油的掺杂量进行预报。结果表明,BP神经网络的预报准确率为96.7%,当棕榈油掺杂量≥0.050(V/V)时,相对偏差≤6%,其准确度高,能够实现二组分混合油掺混量的准确预报,为调和油的组成分析提供了新思路。; 关键词人工神经网络食用油脂肪酸组成混合模型气相色谱法二元组分分析; Keywords Artificial neural network Edible oil Fatty acid composition Mixed model Gas chromatography Binary component analysis; 分类号 TS207 [轻工技术与工程—食品科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名四川省天然油脂脂肪酸组份的研究: 4; 作者宋肃贤; 机构四川省日用化学工业科学研究所; 出处《中国油脂》 CAS 1981年第4期53-66,共14页; 文摘天然油脂脂肪酸组成成份是油脂化学的重要内容和油脂合理利用的依据之一。前人已做过不少研究。目前,美国、日本、西德、英、法等国均有专门机构进行研究。我们国家研究的不多。关于油脂的脂肪酸成份多是互相转引,甚至有些本国油脂引用国外资料为依据。四川天然油脂种类繁多,有的产量相当可观,现仅有的资料多不是直接采样而得,尤其国外资料不一定符合四川油脂实际情况,不少油脂脂肪酸的成份国内外均未研究过。本文系统地研究四川各地实际调查直接采样的天然油脂脂肪酸成份。研究了气相色谱法分离分析名种饱和及不饱和脂肪酸的分析方法,并就牛油和棉子油与刊在日本《油化学》1978年1期上的日本油脂及油脂化学协会气相色谱分析专业委员会的资料作了比较。; 关键词天然油脂直接采样油脂化学组成成份国外资料组份分离分析麻子油气相色谱硬脂酸甲酯; 分类号 R28 [医药卫生—中药学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用被引量：1: 5; 作者马军伟史舵顾宏张杰; 机构大连理工大学控制科学与工程学院山西省电力公司电力通信中心安徽工业大学数理学院; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期426-430,共5页; 文摘蛋白质的亚细胞定位与其生物功能密切相关,蛋白质数据库急剧膨胀,迫切需要设计出功能强大的高吞吐量的算法来预测蛋白质的亚细胞位置.许多预测工具都是基于伪氨基酸组成构建而成,应用一种数据分析方法——主成分分析(PCA)法,确定能反映序列次序效应的最优λ值.首先让λ取最大以包含尽可能多的序列次序信息,然后利用主成分分析法提取关键主特征.实验结果表明此方法能解决确定最优λ值困难的问题,且性能优于已有的预测工具.; 关键词蛋白质亚细胞定位主成分分析伪氨基酸组成 K近邻分类器 BP神经网络; Keywords protein subcellular location principal component analysis pseudo-amino acid composition k-NN classifier BP neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于神经网络与组成份分析的关联规则挖掘	张有东步山岳王建东叶飞跃	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	用BP神经网络优化油井水泥纤维增韧剂的组成	华苏东姚晓	《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	人工神经网络基于食用油脂肪酸组成解析二组分食用油混合模型研究	王李平林晨张方圆杨熙麦小漫范华均	《安徽农业科学》 CAS	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	四川省天然油脂脂肪酸组份的研究	宋肃贤	《中国油脂》 CAS	1981	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	PCA方法在蛋白质亚细胞定位中应用	马军伟史舵顾宏张杰	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料