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《理化检验(化学分册)》2013,(11):1351
本书由常熟出入境检验检疫局朱志强、许玉宇和顾伟主编,是一部以钢及其制品的分析化学和物理检测技术为主要内容的专业书籍。钢及其制品是社会生产和公众生活所必需的基本材料,分析检验技术在钢产品的生产、加工、贸易、消费等过程中发挥了质量监督、控制和评价的重要作用。 相似文献
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半监督学习方法可以充分利用大量未标注样本来弥补已标注样本的不足,针对应用近红外光谱建立农产品等复杂体系的分析模型中,存在获得大量精确标注样本较困难,而使用少量标注样本或大量未准确标注样品建模结果不理想的问题,基于半监督自训练理念,提出半监督偏最小二乘(Semi supervised-partial least squares,SS-PLS)方法优化模型。本研究以全国不同产地、不同等级的211份原料烟叶近红外光谱及其对应感官评价数据为例,应用SS-PLS方法优化模型,模型性能较原始模型有显著提高,优化后SS-PLS方法模型的决定系数(R2)达90%左右,建模标定值分布标准差与拟合值标准差的比值(Ratio of Performance to Deviation,RPD)达3.0以上,模型内部交叉验证及预测标准差(Standard error of cross validation SECV以及Standard Error of Prediction,SEP)值达1.0以下;并将原始感官评价数据与SS-PLS优化后的数据,按照固定阈值划分为优、中、差三个等级,应用基于主成分及FISHER准则的投影方法(Projection Model based on Principal Component and Fisher Criterion,PPF)分析得到的结果表明,SS-PLS优化后的分类结果也显著好于原始感官评价数据。SS-PLS可解决使用小样品集建模的数据代表性问题,在获得大量精确标注样本较困难情况下,为建立近红外光谱分析模型提供了一种新的化学计量学方法。 相似文献
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实验室的质量监督(下) 总被引:1,自引:0,他引:1
(接上一期) 13.实验室监督的种类 13.1监督分为: 常规监督,特殊监督,静态监督,动态监督等.(质量监督记录见附表) 相似文献
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智能物联网是人工智能和物联网的结合,通过人工智能技术处理物联网产生的海量数据,提供智慧化的分析和决策,从而提升数据的实用价值。智能物联网被广泛应用于智慧城市、智慧医疗、智能家居、无人驾驶等多个领域。时间序列数据是智能物联网中最重要的数据类型之一。时序数据泛指一切随时间有序变化的数据集合。智能物联网各种应用场景产生的海量监测数据多以时序数据的形式存在。智能化的时序数据分析技术,包括时间序列分类、聚类和异常检测等,是支撑智能物联网应用的重要基础。本文对智能物联网时序数据分析中重要程度高、需求迫切的关键技术问题进行总结和分析,并进一步探讨未来的研究方向。 相似文献
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针对现有恶意域名检测方法检测时间开销大、对新出现或新变种的恶意域名检测精度不高的问题,提出一种基于无监督自适应模糊聚类的多家族恶意域名细粒度检测方法。该方法首先利用词向量映射网络(Bidirectional Encoder Representation from Transformers, BERT)将域名字符串映射为词向量矩阵;然后,利用深度自编码网络的编解码模块实现域名字符串向量矩阵的特征提取;最后,引入一种自适应模糊聚类算法实现多家族恶意域名和合法域名在隐空间中的特征聚类。通过在多个家族恶意域名和常见域名数据集上进行测试,实验结果表明所提出算法可以在二分类任务中实现97.71%的准确率,在8个家族的细粒度多分类任务上可以实现96.25%的准确率。综合检测性能优于当前主流的恶意域名检测算法。同时,所提出域名具有较低的时间开销,这为实时过滤恶意域名、预防恶意域名的入侵攻击提供了一种新的手段。 相似文献