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Prediction of CO2 Solubility in Polymers by Radial Basis Function Artificial Neural Network Based on Chaotic Self-adaptive Particle Swarm Optimization and Fuzzy Clustering Method

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Chinese Journal of Chemistry 2013年第12期31卷 1564-1572页

作者： Yan Wu bingxiang liu Mengshan Li Kezong Tang Yubo Wu School of Information Engineering Jingdezhen Ceramic Institute Jingdezhen Jiangxi 333001 China Research Center for Literary Theory & Aesthetics Jingdezhen Ceramic Institute Jingdezhen Jiangxi 333001 China

To replace costly and time-consuming experimentation in laboratory, a novel solubility prediction model based on chaos theory, self-adaptive particle swarm optimization （PSO）, fuzzy c-means clustering method, and radial ba- sis function artificial neural network （RBF ANN） is proposed to predict CO2 solubility in polymers, hereafter called CSPSO-FC RBF ANN. The premature convergence problem is overcome by modifying the conventional PSO using chaos theory and self-adaptive inertia weight factor. Fuzzy c-means clustering method is used to tune the hidden centers and radial basis function spreads. The modified PSO algorithm is employed to optimize the RBF ANN connection weights. Then, the proposed CSPSO-FC RBF ANN is used to investigate solubility of CO2 in polystyrene （PS）, polypropylene （PP）, poly（butylene succinate）（PBS） and poly（butylene succinate-co-adipate）（PBSA）, respec- tively. Results indicate that CSPSO-FC RBF ANN is an effective method for gas solubility in polymers. In addition, compared with conventional RBF ANN and PSO ANN, CSPSO-FC RBF ANN shows better performance. The values of average relative deviation （ARD）, squared correlation coefficient （R2） and standard deviation （SD） are 0.1071, 0.9973 and 0.0108, respectively. Statistical data demonstrate that CSPSO-FC RBF ANN has excellent prediction capability and high-accuracy, and the correlation between prediction values and experimental data is good.

关键词： solubility prediction polymers artificial neural network particle Swarm optimization computationalchemistry

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Geochronological,geochemical,and Nd-Hf isotopic studies of the Qinling Complex,central China:Implications for the evolutionary history of the North Qinling Orogenic Belt

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Geoscience Frontiers 2014年第4期5卷 499-513页

作者： Chunrong Diwu Yong Sun Yan Zhao bingxiang liu Shaocong Lai State Key Laboratory of Continental Dynamics Department of GeologyNorthwest University Key Laboratory of Crust-Mantle Materials and Environments School of Earth and Space SciencesUniversity of Science and Technology of China

The Qinling Complex of central China is thought to be the oldest rock unit and the inner core of the North Qinling Orogenic Belt （NQOB）. Therefore, the Qinling Complex is the key to understanding the pre- Paleozoic evolution of the NQOB. The complex, which consists of metagraywackes and marbles, un- derwent regional amphibolite-facies metamorphism. In this study, we constrained the formation age of the Qinling Complex to the period between the late Mesoproterozoic and the early Neoproterozoic （ca. 1062-962 Ma）, rather than the Paleoproterozoic as previously thought. The LA-ICP-MS data show two major metamorphic ages （ca. 499 and ca. 420-400 Ma） for the Qinling Complex. The former age is consistent with the peak metamorphic age of the high- and ultra-high pressure （HP-UHP） rocks in the Qinling Complex, indicating that both the HP-UHP rocks and their country rocks experienced intensive regional metamorphism during the Ordovician. The latter age may constrain the time of partial melting in the NQOB between the late Silurian and early Devonian. The Qinling Complex is mostly affiliated with subduction-accretion processes along an active continental margin, and should contain detritus deposited in a forearc basin.

关键词： Qinling Orogenic BeltQinling ComplexRodiniaPartial meltingZircon

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不同针阔叶树蒸腾耗水特性及单位面积耗水量估算

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东北林业大学学报 2025年第1期53卷 112-119页

作者：张禹赵雯昊乔沈启王亚童李会平刘炳响河北农业大学保定071000

为探究针阔叶树种单木蒸腾耗水规律,以河北省雄安新区主要造林树种针叶树油松和阔叶树楸树作为研究对象,运用热扩散式探针法(TDP)对油松(Pinus tabuliformis)、楸树(Catalpa bungei)的树干液流速率进行监测,并调查样木的冠幅、胸径、冠... 详细信息

为探究针阔叶树种单木蒸腾耗水规律,以河北省雄安新区主要造林树种针叶树油松和阔叶树楸树作为研究对象,运用热扩散式探针法(TDP)对油松(Pinus tabuliformis)、楸树(Catalpa bungei)的树干液流速率进行监测,并调查样木的冠幅、胸径、冠高和冠幅投影面积等林木因子,分析林木耗水量与林木因子的相关性,将实测的林木因子与耗水量拟合,建立不同林木因子与林木耗水量方程。结果表明:(1)不同冠幅投影面积的油松和楸树的液流速率及耗水日变化过程均呈昼高夜低的单峰型曲线;两个树种整体表现为冠幅投影面积越大,液流速率和耗水量越高,楸树的时均耗水量和日累计耗水量均高于油松。(2)两个树种的耗水量均与冠幅投影面积、冠幅、胸径呈极显著正相关关系(P<0.01);冠幅投影面积与日累计耗水量具有较高的相关性与较好的拟合效果,两树种的日累计耗水与冠幅投影面积的相关系数分别为0.773、0.901,确定系数(R~2)分别为0.596、0.811;油松和楸树平均单位冠幅投影面积日累计耗水量分别为0.290 6、0.302 3 kg·m^(-2)·d^(-1)。

关键词：油松楸树液流速率蒸腾耗水量无人机技术冠幅投影面积

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Soft spectral clustering ensemble applied to image segmentation

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Frontiers of Computer Science 2011年第1期5卷 66-78页

作者： Jianhua Jia (12) jjh163yx@*** bingxiang liu (1) Licheng Jiao (2) Jingdezhen Ceram Inst Sch Informat Engn Jingdezhen 333002 Peoples R China Xidian Univ Key Lab Intelligent Percept & Image Understanding Minist Educ China Xian 710071 Peoples R China Xidian Univ Inst Intelligent Informat Proc Xian 710071 Peoples R China

An unsupervised learning algorithm, named soft spectral clustering ensemble （SSCE）, is proposed in this paper. Until now many proposed ensemble algorithms cannot be used on image data, even images of a mere 256 × 256 pixels are too expensive in computational cost and storage. The proposed method is suitable for performing image segmentation and can, to some degree, solve some open problems of spectral clustering （SC）. In this paper, a random scaling parameter and Nystrǒm approximation are applied to generate the individual spectral clusters for ensemble learning. We slightly modify the standard SC algorithm to aquire a soft partition and then map it via a centralized logcontrast transform to relax the constraint of probability data, the sum of which is one. All mapped data are concatenated to form the new features for each instance. Principal component analysis （PCA） is used to reduce the dimension of the new features. The final aggregated result can be achieved by clustering dimension-reduced data. Experimental results, on UCI data and different image types, show that the proposed algorithm is more efficient compared with some existing consensus functions.

关键词： spectral clustering (SC) Nystrrm approxi-mation centralized logcontrast transform principal component analysis (PCA) ensemble learning

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Parameter Estimation of S-Shaped Growth Model:A Modified Particle Swarm Algorithm

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2012年第2期17卷 137-143页

作者： XU Xing WEI Bo WU Yu liu bingxiang LI Yuanxiang College of Information and Engineering Jingdezhen CeramicInstitute Jingdezhen 333403 Jiangxi China School of Computer Wuhan University Wuhan 430072Hubei China

Parameter estimation plays a critical role for the application and development of S-shaped growth model in the agricultural sciences and *** this paper,a modified particle swarm optimization algorithm based on the diffusion phenomenon（DPPSO） was employed to estimate the parameters for this *** the sense of least squares,the parameter estimation problem of S-shaped growth model,taking the Gompertz and Logistic models for example,is transformed into a multi-dimensional function optimization *** results show that the DPPSO algorithm can effectively estimate the parameters of the S-shaped growth model.

关键词： particle swarm optimization diffusion phenomenon parameter estimation S-shaped growth model

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Early Paleozoic Magmatism and Crustal Evolution in the North Qinling Orogen

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Acta Geologica Sinica(English Edition) 2017年第S1期91卷 121-122页

作者： liu bingxiang RUAN Renhao HAN Shen CUI Zikang QI Meng LI Yin School of Resources and Environmental Engineering Anhui University School of Earth and Space Sciences University of Science and Technology of China

1 Introduction The North Qinling orogenic belt is characterized by diverse rocks,multi-phase tectonic-magmatic events,which is composed of not only basement rocks of the Qinling Group,but also numerous magmatic rocks in

关键词： Early Paleozoic Magmatism and Crustal Evolution in the North Qinling Orogen Zhang rock

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Application Of Apriori Algorithm In Open Experiment

Application Of Apriori Algorithm In Open Experiment

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2011 4th IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology(ICCSIT 2011)

作者： Li Mengshan liu bingxiang Wu Yan Sub-Institute of Science&Technology and Art JingDezhen Ceramic Institute Jing Dezhen Ceramic Institute Information Engineering Institute

ISBN: (纸本)9781612848334

In this paper, we introduce the basic ideas of Association Rules and Apriori Algorithm, and analyse the relationship between the booking database of the open experiment and the implementation of Apriori Algorithm. After the pre-processing of the dataset we have accumulated, we apply the Apriori Algorithm of Association Rules to mine some related information in the booking database. So we can get some important association information both in the same type experiments and in some independent experiments. Then, we analyse the mined information, get the reasons of the association information, and give some advice to the administration of experiment teaching so as to improve the work efficiency.

关键词： Apriori Algorithm Association Rules Teaching Reform Open Experiment

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基于Gamma过程的加速劣化系统模型及其最优视情维修策略

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计算机集成制造系统 2013年第11期19卷 2922-2927页

作者：李玲成国庆柳炳祥景德镇陶瓷学院信息工程学院江西景德镇333403

针对系统劣化速度会随役龄或维修次数的增加而逐渐加快的情况,将Gamma过程与几何过程相结合,提出一种加速劣化模型,研究了加速劣化系统的最优视情维修策略。利用更新过程理论求得系统平均费用率表达式,并给出最优检测、更换策略的数值... 详细信息

针对系统劣化速度会随役龄或维修次数的增加而逐渐加快的情况,将Gamma过程与几何过程相结合,提出一种加速劣化模型,研究了加速劣化系统的最优视情维修策略。利用更新过程理论求得系统平均费用率表达式,并给出最优检测、更换策略的数值求解算法。通过算例演示,从定量的角度分析了系统劣化速度的变化对最优检测、更换策略和系统平均费用率的影响。

关键词：视情维修加速劣化系统 Gamma过程几何过程平均费用率

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中国共产党新征程上面临的风险挑战及应对研究

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党政研究 2022年第3期 59-69页

作者：刘炳香中共中央党校(国家行政学院)党的建设教研部北京100091

为了实现民族复兴,中国共产党领导人民走过了一百年的风雨历程,实现了第一个百年奋斗目标,踏上了实现第二个百年目标的新征程。发展起来以后的问题,不比不发展时少。当前和今后一个时期,是我国各类矛盾和风险易发期,在政治领域、意识形... 详细信息

为了实现民族复兴,中国共产党领导人民走过了一百年的风雨历程,实现了第一个百年奋斗目标,踏上了实现第二个百年目标的新征程。发展起来以后的问题,不比不发展时少。当前和今后一个时期,是我国各类矛盾和风险易发期,在政治领域、意识形态领域、经济领域、科技领域、社会领域、外部环境领域、党的建设领域七大领域中,各种可以预见和难以预见的风险因素明显增多。全党要深刻认识、高度重视,制定正确的政治战略和应对策略,坚定不移全面深化改革,善于运用制度优势积极应对风险挑战。领导干部要常观大势、常思大局,认清各方面风险发展趋势,敏锐把握风险传染、转化、联动规律;增强机遇意识和风险意识,树立底线思维;承担起正确研判、积极防范化解风险的政治职责,推动应急管理体系建设,提高风险监测防控能力。

关键词：新征程风险挑战风险意识制度优势应急管理中国共产党

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关于党组及其民主集中制执行力问题研究

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中共天津市委党校学报 2020年第5期22卷 3-12页

作者：刘炳香中共中央党校(国家行政学院)党建教研部北京100091

党的力量来自组织。贯彻新时代党的组织路线必须以党的组织体系建设为重点。党组是党的组织体系中的重要组成部分,是党在非党组织中设立的领导机构,是党对非党组织实施领导的重要组织形式。各个党组不同于各级党委。所有党组都不是选举... 详细信息

党的力量来自组织。贯彻新时代党的组织路线必须以党的组织体系建设为重点。党组是党的组织体系中的重要组成部分,是党在非党组织中设立的领导机构,是党对非党组织实施领导的重要组织形式。各个党组不同于各级党委。所有党组都不是选举产生的,也不需要换届。在新时代,党组要发挥“把方向、管大局、保落实”的领导作用,必须坚持民主集中制,提高民主集中制执行力。这要求党组从理论层面上深刻认识民主集中制的制度优势,从实践层面上准确把握民主集中制中民主与集中的动态平衡规律;党组书记要当好班长,不能当家长;党组所有成员要提高个人素质、改进工作方法。提高党组民主集中制执行力,对于加强党的组织体系建设,提高党的长期执政能力和领导水平,实现党对一切工作的领导十分重要和迫切。

关键词：党组民主集中制制度优势执行力组织体系建设

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