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982.
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SVM与ANN在湖泊富营养化评价中的对比研究 总被引:3,自引:1,他引:2
支持向量机是由Vapnik等提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题;人工神经网络(ANN)已经较成功解决模式识别和任意非线性函数回归问题,但是存在训练样本不足,并可能出现过拟合现象。SVM的结构风险最小化算法引起了科学界的关注,对传统基于经验风险最小化的神经网络算法提出了挑战,文章介绍了SVM和ANN的基本原理,并对二者在巢湖富营养化水平评价上做对比研究,结果表明,ANN比较容易陷入局部最优,支持向量机评价结果更加符合实际。 相似文献
984.
利用间接竞争法免疫学原理,以自制的大田软海绵酸(okadaic acid,OA)与卵清白蛋白(ovalbumin,OVA)的偶联物OA-OVA包覆微球为载体,同时自制生物化抗OA单克隆抗体,利用液态芯片(Luminex Xmap 200TM)系统建立OA液态芯片定量检测方法;同时测定了方法的灵敏性和特异性,并对贝类模拟样本进行了测试。结果显示:液态芯片法对OA的检测线性范围为0.2~63μg/L,最低检测值为0.129μg/L,均优于酶联免疫吸附法;除与DTX-1的交叉反应率为54.2%外,与其他几种用于检测的贝类毒素没有任何交叉现象;在加标浓度为6.25~400μg/L时,回收率为84.96%~90.35%,变异系数为3.20%~6.59%。因此,该方法可满足海产品中贝类样品OA限量标准检测。 相似文献
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988.
基于填埋垃圾和渗滤液这一整体系统,以传统卫生填埋场(CL)为对照,研究了模拟回灌型生物反应器填埋场(RL)和两相型生物反应器填埋场(BL)中邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的迁移转化特征.结果表明,实际垃圾填埋的CL、RL和BL垃圾及渗滤液均检测到DBP,其中垃圾中DBP的初始含量约为18.5μg.g-1.各填埋场的稳定化进程顺序为BL>RL>CL,稳定化进程影响着DBP在垃圾中的降解行为,相比于填埋场产酸期,填埋场产甲烷期时的环境条件更有利于DBP的降解.至实验结束(310 d),CL、RL和BL垃圾沉降率分别为7.0%、11.9%和24.3%,垃圾中DBP的残留含量分别约为2.1、1.3和0.8μg.g-1,DBP去除率分别约为89.5%、93.9%和96.6%.DBP残留总量变化符合指数衰减模型,实验后期不同运行工艺的填埋场中DBP残留总量差异显著,渗滤液回流明显加速了DBP的生物降解,而产甲烷反应器的引入更能促进DBP在填埋场中的去除. 相似文献
989.
亚临界水解预处理稻草秸秆制备活性炭及表征 总被引:1,自引:0,他引:1
通过以稻草秸秆的亚临界预处理中产生的残渣作为实验材料,以氯化锌作为活化剂制备具有吸附性能的活性炭,研究了活化温度,活化时间,浸渍时间以及浸渍比等4个因素对生成活性炭的性能影响,设计正交实验制备活性炭.以低温液氮吸附测定活性炭的比表面积和孔容、孔径分布,以扫描电子显微镜(SEM)观测活性炭表面形貌,并以亚甲基蓝(MB)作为吸附质,研究了活性炭对亚甲基蓝的吸附动力学和吸附等温线.结果表明,活化温度900℃,活化时间60 min,浸渍比1∶5,浸渍时间12 h,当氯化锌质量分数为20%时,制得相应活性炭的碘值为1 122.79 mg.g-1,亚甲基蓝吸附值为136.50 mg.g-1.亚甲基蓝在活性炭上的吸附基本符合Langmuir方程,且准二级动力学模型能很好地描述活性炭对亚甲蓝的吸附过程;热力学研究表明,吸附吉布斯自由能(ΔG0)<0,而焓变(ΔH0)>0,说明吸附为吸热的自发反应过程,升温有利于吸附. 相似文献
990.