基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。     

一种基于粗糙集理论的值约简算法

基于粗糙集理论,提出一种无需建立差别矩阵,无需计算分明函数的值约简算法,阐述该算法的设计思想和具体步骤,并用具体算例证明此算法可行,而且获取的规则是完备无冗余的。     

2-(对—氯苯基)-3-甲基丁腈的气液色谱分析法

本文报导了合成拟除虫菊酯中间体2—(对一氯苯基)—3—甲基丁腈的气相色谱测定方法。仪器:SP—2305型,固定液:聚二乙二醇丁二酸酯,载气:氮气,柱温:156°。采用内标法(内标物为已二腈)和外标法定量,分析周期分别为24分钟和15分钟。     

大数据中基于稀疏投影的在线特征选择算法

大多数在线学习研究要求访问训练实例的所有属性/特征.这一典型要求在大数据应用中难以满足,因为数据实例的维度可能很高,为了获得完整的属性/特征集而访问所有属性/特征时的成本太高.针对这一问题,首先利用截断技术提出改进的Perceptron算法用于在线特征选择,然后针对该算法错误率较高的缺点,提出一种基于稀疏投影的在线特征选择算法(OFS),并给出了OFS算法误差边界的理论分析.最后基于多种公开数据集的实验结果表明,本文算法的在线平均错误率和时间效率等方面性能要优于著名的批特征选择算法,在大规模应用中具有广阔前景.