XRF校正曲线法直接测定煤中灰分元素

煤中灰分大部分来源于煤中的矿物质,煤在燃烧时矿物质大部分被氧化、分解,并失去结晶水;因此高温灰化后的煤灰组成和含量与煤中矿物质的组成和含量差别较大;找出两者之间的对应关系或建立经验公式,就可以利用煤灰标样直接测定煤的灰分。本次实验通过人工混配方法建立煤炭/煤灰系列标样库,在煤样未经高温/低温灰化预处理的前提下,用X射线荧光光谱分析(XRF)校正曲线精确定量直接测定煤中灰分的化学元素组成。

面向代价敏感的多标记不完备数据特征选择算法

代价敏感下的特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要研究内容,目前基于代价敏感的特征选择研究主要是面向单标记的数据,由于在许多应用领域数据往往是多标记连续型数据,且在数据获取过程中由于技术或成本限制导致数据呈现出不完备性.为解决上述问题,提出了一种基于测试代价的多标记不完备数据特征选择算法.首先,算法利用粗糙集模型计算多标记不完备数据下的邻域粒度,并用均匀分布和正态分布两种分布函数计算每个特征的特征代价;然后,提出了一种基于测试代价的特征重要性计算方法,并在核特征的基础上,设计了启发式的特征选择算法;最后,通过在Mulan数据集上的实验结果进一步验证了算法的有效性和可行性.

代价敏感数据的多标记特征选择算法

在多标记学习中,特征选择是提升多标记学习分类性能的有效手段。针对多标记特征选择算法计算复杂度较大且未考虑到现实应用中数据的获取往往需要花费代价,本文提出了一种面向代价敏感数据的多标记特征选择算法。该算法利用信息熵分析特征与标记之间的相关性,重新定义了一种基于测试代价的特征重要度准则,并根据服从正态分布的特征重要度和特征代价的标准差,给出一种合理的阈值选择方法,同时通过阈值剔除冗余和不相关特征,得到低总代价的特征子集。通过在多标记数据的实验对比和分析,表明该方法的有效性和可行性。

高硬度新鲜水系统在现代煤化工中的应用与研究

针对煤化工行业用地表水,投加液碱+PAC+PAM去除水中硬度,对比投加熟石灰+碳酸钠+PAC+PAM方法去除水中硬度,有污泥量小、污泥流动性好、易操作、设备维护简单等突出优点,能够保证出水水质的长周期稳定。