比表面积测试方法分类
测试方法分类
比表面积测试方法有两种分类标准。一是根据测定样品吸附气体量多少方法的不同，可分为：连续流动法、容量法及重量法（重量法现在基本上很少采用）；另一种是根据计算比表面积理论方法不同可分为：直接对比法比表面积分析测定、Langmuir法比表面积分析测定和BET法比表面积分析测定等。同时这两种分类标准又有着一定的联系，直接对比法只能采用连续流动法来测定吸附气体量的多少，而BET法既可以采用连续流动法，也可以采用容量法来测定吸附气体量。连续流动法
连续流动法是相对于静态法而言，整个测试过程是在常压下进行，吸附剂是在处于连续流动的状态下被吸附。连续流动法是在气相
色谱原理的基础上发展而来，由热导检测器
来测定样品吸附气体量的多少。连续动态氮
吸附是以氮气为吸附气，以氦气或氢气为载
气,两种气体按一定比例混合，使氮气达到指定的相对压力，流经样品颗粒表面。当样品管置于液氮环境下时，粉体材料对混合气中的氮气发生物理吸附，而载气不会被吸附，造成混合气体成分比例变化，从而导致热导系数变化，这时就能从热导检测器中检测到信号电压，即出现吸附峰。吸附饱和后让样品重新回到室温，被吸附的氮气就会脱附出来，形成与吸附峰相反的脱附峰。吸附峰或脱附峰的面积大小
正比于样品表面吸附的氮气量的多少，可通过定量气体来标定峰面积所代表的氮气量。通过测定一系列氮气分压P/P0下样品吸附氮气量，可绘制出氮等温吸附或脱附曲线，进而求出比表面积。通常利用脱附峰来计算比表面积。
特点：连续流动法测试过程操作简单，消除系统误差能力强，同时具有可采用直接对比法和BET方法进行比表面积理论计算。
容量法
容量法中，测定样品吸附气体量多少是利用气态方程来计算。在预抽真空的密闭系统中导入一定量的吸附气体，通过测定出样品吸脱附导致的密闭系统中气体压力变化，利用气态方程P*V/T=nR换算出被吸附气体摩尔数变化。
直接对比法
直接对比法比表面积分析测试是
利用连续流动法来测定吸附气体量，
测定过程中需要选用标准样品（经严
格标定比表面积的稳定物质）。并联
到与被测样品完全相同的测试气路
中，通过与被测样品同时进行吸附，分别进行脱附，测定出各自的脱
附峰。在相同的吸附和脱附条件下，被测样品和标准样品的比表面积正比于其峰面积大小。计算公式如下：
Sx：被测样品比表面积 S0：标准样品比表面积，
Ax：被测样品脱附峰面积 A0：标准样品脱附峰面积
Wx：被测样品质量 W0：标准样品质量
优点：无需实际标定吸附氮气量体积和进行复杂的理论计算即可求得比表面积；测试操作简单，测试速度快，效率高
缺点：当标样和被测样品的表面吸附特性相差很大时，如吸附层数不同，测试结果误差会较大。
直接对比法仅适用于与标准样品吸附特性相接近的样品测量，由于BET法具有更可靠的理论依据，目前国内外更普遍认可BET法比表面积测定。
BET比表面积测定法
BET理论计算是建立在Brunauer、Emmett和Teller三人从经典统计理论推导出的多分子层吸附公式基础上，即著名的BET方程：
P: 吸附质分压 P0: 吸附剂饱和蒸汽压
V: 样品实际吸附量 Vm: 单层饱和吸附量
C：与样品吸附能力相关的常数
由上式可以看出，BET方程建立了单层饱和吸附量Vm与多层吸附量V 之间的数量关系，为比表面积测定提供了很好的理论基础。
BET方程是建立在多层吸附的理论基础之
上，与许多物质的实际吸附过程更接近，因
此测试结果可靠性更高。实际测试过程中，
通常实测3-5组被测样品在不同气体分压下
多层吸附量V，以P/P0为X轴，为Y轴，由BET方程做图进行线性拟合，得到直线的斜率和截距，从而求得Vm值计算出被测样品比表面积。理论和实践表明，当P/P0取点在0.05-0.35范围内时，BET方程与实际吸附过程相吻合，图形线性也很好，因此实际测试过程中选点需在此范围内。由于选取了3-5组P/P0进行测定，通常我们称之为多点BET。当被测样品的吸附能力很强，即C值很大时，直线的截距接近于零，可近似认为直线通过原点，此时可只测定一组
P/P0数据与原点相连求出比表面积，我们称之为单点BET。与多点BET相比，单点BET结果误差会大一些。
若采用流动法来进行BET测定，测量系统需具备能精确调节气体分压P/P0的装置，以实现不同P/P0下吸附量测定。对于每一点P/P0下
BET吸脱附过程与直接对比法相近似，不同的是BET法需标定样品实际吸附气体量的体积大小，而直接对比法则不需要。
特点：BET理论与物质实际吸附过程更接近，可测定样品范围广，测试结果准确性和可信度高，特别适合科研及生产单位使用。
水泥比表面积测定方法 勃氏法
水泥比表面积测定方法(勃氏法) 1目的、适用范围 本方法规定采用勃氏法进行水泥比表面积测定。 本方法适用于硅酸盐水泥、普通硅酸盐水泥、矿渣硅酸盐水泥、火山灰硅酸盐水泥、粉煤灰硅酸盐水泥、道路硅酸盐水泥以及指定采用本方法的其它粉状物料。本方法不适用于测定多孔材料及超细粉状物料。 2 仪器设备 2.1Blaine 透气仪：由透气圆筒、压力计、抽气装置等三部分组成。 2.2透气圆筒：内径为±，由不锈钢制成。 2.3穿孔板：由不锈钢或其他不受腐蚀的金属制成，厚度为～。捣器：用不锈钢制成，插入圆筒时，其间隙不大于。 2.4压力计：Ｕ形压力计，由外径为 9mm 的，具有标准厚度的玻璃管制成。 2.5抽气装置：用小型电磁泵，也可用抽气球。 2.6滤纸：采用符合国标的中速定量滤纸。 2.7分析天平：分度值为 1mg。 2.8计时秒表：精确读到。 2.9烘干箱。 3材料 3.1压力计液体压力计液体采用带有颜色的蒸馏水。 3.2基准材料基本材料采用中国水泥质量监督检验中心制备的标准试样。 4 仪器校准 漏气检查。将透气圆筒上口用橡皮塞塞紧，接到压力计上。用抽气装置 从压力计一臂中抽出部分气体，然后关闭阀门，观察是否漏气。如发现漏 气，用活塞油脂加以密封。 试料层体积的测定 4.2.1用水银排代法将二片滤纸沿圆筒壁放入透气圆筒内，用一直径比透气圆筒略小一细长棒往下按，直到滤纸平整放在金属的空孔板上。然后装满水银，用一小块薄玻璃板轻压水银表面，使水银面与圆筒口平齐，并须保证在玻璃板和水银表面之间没有气泡或空洞存在。从圆筒中倒出水银，称量，精确至。重复几次测定，到数值基本不变为止。然后从圆筒中取出一片滤纸，试用约的水泥，按照条要求压实水泥层。再在圆筒上部空间注入水银，同上述方法除去气泡、压平、倒出水银称量，重复几次，直到水银称量值相差小于 50mg 为止。 4.2.2圆筒内试料层体积Ｖ按式(1)计算。精确到。 Ｖ＝(Ｐ1-Ｐ2)/ρ水银 (1)式中：Ｖ ──试料层体积，cm3； Ｐ1──未装水泥时，充满圆筒的水银质量，g； Ｐ2──装水泥后，充满圆筒的水银质量，g； ρ水银──试验温度下水银的密度，g/cm3(见附录Ａ表Ａ1)。
数据挖掘分类算法比较
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
粉煤灰比表面积测定
粉煤灰比表面积测定方法（勃氏法） 1 适用范围 本方法适用于用勃氏比表面积透气仪（简称勃氏仪）来测定粉煤灰的比表面积，也适用于比表面积在2 000～6 000cm 2/g 范围内的其他各种粉状物料，不适用于测定多扎材料及超细粉状物料。 2 仪器设备 2.1 勃氏仪 2.2 透气圆筒 2. 3 穿孔板 2.4 捣器：用不锈钢或铜质材料制成。 2.5 U 形压力计 2.6 抽气装置 2.7 滤纸：中速定量滤纸。 2.8 分析天平：感量为0.001g 。 2.9 秒表：分度值为0.5s 。 2. 10 烘箱：控温精度±1℃。 3 材料 3.1 压力计液体 压力计液体采用带有颜色的蒸馏水。 3.2 汞 分析纯汞。 3.3 基准材料 水泥细度和比表面积标准样。 4 勃氏仪的标定 4.1 勃氏仪圆筒试料层体积的标定方法 用水银排代法标定圆筒的试料层体积。将穿孔板平放入圆筒内，再放入两片滤纸。然后用水银注满圆筒，用玻璃片挤压圆筒上口多余的水银，使水银面与圆筒上口平齐，倒出水银称量(m 1)，然后取出一片滤纸，在圆筒内加入适量的试样。再盖上一片滤纸后用捣器压实至试料层规定高度。取出捣器用水银注满圆筒，同样用玻璃片挤压平后，将水银倒出称量(m 2)。圆筒试料层体积按式(T 0820-1)计算。 水银ρ/)(21m m V -= (T 0820-1) 式中：V --------透气圆筒的试料层体积（cm 3）； 1m -------未装试样时，充满圆筒的水银质量（g ）； 2m -------装试样后，充满圆筒的水银质量（g ）； 水银ρ------试验温度下水银的密度（g/cm 3） 。 试料层体积要重复测定两边，取平均值，计算精确至0.001cm 3。 4.2 勃氏仪标准时间的标定方法
数据库测试的分类和方法
数据库测试的分类和方法 数据库, 分类 从测试过程的角度来说我们也可以把数据库测试分为 系统测试 传统软件系统测试的测试重点是需求覆盖，而对于我们的数据库测试同样也需要对需求覆盖进行保证。那么数据库在初期设计中也需要对这个进行分析,测试.例 如存储过程，视图，触发器，约束，规则等我们都需要进行需求的验证确保这些功能设计是符合需求的.另一方面我们需要确认数据库设计文档和最终的数据库相 同，当设计文档变化时我们同样要验证改修改是否落实到数据库上。 这个阶段我们的测试主要通过数据库设计评审来实现。 集成测试 集成测试是主要针对接口进行的测试工作，从数据库的角度来说和普通测试稍微有些区别对于数据库测试来说，需要考虑的是 数据项的修改操作 数据项的增加操作 数据项的删除操作 数据表增加满 数据表删除空 删除空表中的记录 数据表的并发操作 针对存储过程的接口测试 结合业务逻辑做关联表的接口测试 同样我们需要对这些接口考虑采用等价类、边界值、错误猜测等方法进行测试单元测试 单元测试侧重于逻辑覆盖，相对对于复杂的代码来说，数据库开发的单元测试相对简单些，可以通过语句覆盖和走读的方式完成 系统测试相对来说比较困难，这要求有很高的数据库设计能力和丰富的数据库测
试经验。而集成测试和单元测试就相对简单了。 而我们也可以从测试关注点的角度对数据库进行分类 功能测试 对数据库功能的测试我们可以依赖与工具进行 DBunit 一款开源的数据库功能测试框架，可以使用类似与Junit的方式对数据库的基本操 作进行白盒的单元测试，对输入输出进行校验 QTP 大名鼎鼎的自动测试工具，通过对对象的捕捉识别，我们可以通过QTP来模拟用户 的操作流程，通过其中的校验方法或者结合数据库后台的监控对整个数据库中的数据进行测试。个人觉得比较偏向灰盒。 DataFactory 一款优秀的数据库数据自动生成工具，通过它你可以轻松的生成任意结构数据库，对数据库进行填充，帮助你生成所需要的大量数据从而验证我们数据库中的功能是否正确。这是属于黑盒测试 数据库性能 虽然我们的硬件最近几年进步很快，但是我们需要处理的数据以更快的速度在增加。几亿条记录的表格在现在是司空见惯的，如此庞大的数据量在大量并发连接操作时，我们不能像以前一样随意的使用查询，连接查询，嵌套查询，视图，这些操作如果不当会给系统带来非常巨大的压力，严重影响系统性能 性能优化分4部分 1物理存储方面 2逻辑设计方面 3数据库的参数调整 4SQL语句优化. 我们如何对性能方面进行测试呢，业界也提供了很多工具 通过数据库系统的SQL语句分析工具，我们可以分析得到数据库语句执行的瓶
水泥比表面积测定操作规程 勃氏法
水泥比表面积测定操作规程（勃氏法） 1目的 为了保证水泥比表面积检验的准确性和试验操作的规范性。 2 范围 本方法适用于测定水泥的比表面积以及适合采用本方法的其他各种粉状物料，不适用于测定多孔材料及超细粉状物料。 3 引用标准 3.1 本方法采用Blaine透气仪来测定水泥的细度。 3.2 本方法与GB207-63《水泥比表面积测定方法》可并行使用， 如结果有争议时以本方法测得的结果为准。 3.3 GB8074-2008 4 主要内容 4.1 仪器：符合GB8074-87标准的要求。 4.2 材料 4.2.1压力计液体，压力计液体采用颜色的蒸馏水。 4.2.2基准材料采用中国水泥质量监督检验中心制备的标准试样。 4.3 仪器标准 4.3.1漏气检查 将透气圆筒上口用橡皮塞塞紧，接到压力计上，用抽气装置从压力计-臂内，用一直径比透气圆筒略小的细长棒往下按，直到滤纸平整放在金属的穿孔板上，然后装满水银，用一小块薄玻璃板轻轻压水银表面，使水银面与圆筒倒出水银，称量精确到0.05g 4.3.2 试料层体积的测定：用水银排代法，将二片滤纸沿圆筒壁放入透气圆筒孔板上，然后装满水银，用一小块薄玻璃轻轻压水银表面，使水银面与圆筒口平齐，并须保证在玻璃板和水银表面之间没有气泡或空洞存在，从圆筒中倒出水银，称量精确到0.05g，重复几次测定到数值基本不变为止，然后从圆筒取出一片滤纸，试用约3.3g的水泥，按照4.4.3条要求压实水泥层，再在圆筒上部空间注入水银，同上述方法除去气泡压平，倒出水银称量，重复几次直到水银称量值相差小于50mg为止。 注：应制备坚实的水泥层，如太松或水泥不能压到要求体积时应调整水泥的试用量。 a. 圆筒内试料层体积V按下式计算，精确到0.005cm3 V=(P 1-P 2 )/P水银 (1) 式中：V-------试料层体积cm3 P 1 ------未装水泥时充满圆筒的水银质量g P 2 ------装水泥后充满圆筒的水泥质量g
测试方法分类
一、基本概念 1、测试用例（案例）主要记录：测试步骤、方法、数据、预期结果的文档，由测试人员在执行测试之前编写的 2、编写用例的方法 （1）等价类划分 （2）边界值 （3）因果图 （4）判定表 （5）正交排列法 （6）场景法 （7）测试大纲法 （8）状态转换图 3、写用例参考什么？ （1）文档：需求、开发文档、用户手册 （2）参考已经开发出来的软件 （3）讨论 二、等价类划分 1、应用场合 只要有数据输入的地方，就可以使用等价类划分 把无限多的数据根据需求，划分成多个区域（有效、无效），
从每个区域中选取一个代表性数据进行测试即可 说明： 穷举测试是最全面的测试，但是是不能采用的方法，时间成本太高，编写用例的方法主要解决的问题是如何使用最少的数据，达到最大的覆盖 2、核心概念 （1）有效等价类 对程序规格有效的、合理的输入数据的集合 程序接收到有效等价类，可以正确计算、执行 （2）无效等价类 对程序规格无效的、不合理的输入数据的集合 程序接收到无效等价类，应该给出错误提示，或者根本不允许输入 3、如何使用？ 首先明确测试对象—第一个数文本框 说明：在测试第一个数的时候，保证第二个数正确 （1）根据需求，划分等价类 ①有效等价类 -99—99之间的整数 ②无效等价类
A、非整数 B、<-99的整数 C、>99的整数 （2）细化等价类 往往依据的不是字面的需求，而是基于对数据存储方式的深入理解以及数据格式的理解 ①正负数补码计算不一样，有必要把正数、负数单独测试-99—0整数 0—99整数 ②非整数可以进一步细分 小数 字母 汉字 符号 （3）建立等价类表（熟练后直接做该步）
数据挖掘分类算法的研究与应用
首都师范大学 硕士学位论文 数据挖掘分类算法的研究与应用 姓名：刘振岩 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：王万森 2003.4.1
首都师范入学硕．卜学位论Ｚ数据挖掘分类算法的研究与应用 摘要 ， ｆ随着数据库技术的成熟应用和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速发展，人类积累的数据量正在以指数速度增长。科于这些数据，人｛｝ｊ已经不满足于传统的查询、统计分析手段，而需要发现更深层次的规律，对决策或科研工作提供更有效的决策支持。正是为了满足这种要求，从大量数据中提取出隐藏在其中的有用信息，将机器学习应用于大型数据库的数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）技术得到了长足的发展。 所谓数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ，ＤＭ），也可以称为数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒＤａｔ曲鹅ｅ，ＫＤＤ），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据ｒ｝，，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，它又是一门广义的交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。｛乍多分类的方法已被机器学习、专家系统、统计学和神经生物学方面的研究者提｝Ｈ。本论文主要侧重数据挖掘中分类算法的研究，并将分类算法划分为急切分类和懒散分类，全部研究内容基本围绕着这种划分方法展开。．１本文的主要研究内容：， ｌ，讨论了数掂挖掘中分类的基本技术，包括数据分类的过程，分类数据所需的数据预处理技术，以及分类方法的比较和评估标准；比较了几种典 型的分类算法，包括决策树、ｋ．最近邻分类、神经网络算法：接着，引 出本文的研究重点，即将分类算法划分为急切分类和懒散分类，并基于 这种划分展歼对数据挖掘分类算法的研究。 ２．结合对决簸树方法的研究，重点研究并实现了一个“懒散的基于模型的分类”思想的“懒散的决策树算法”。在决策树方法的研究中，阐述了决 策树的基本概念以及决策树的优缺点，决策树方法的应用状况，分析了 决策树算法的迸一步的研究重点。伪了更好地满足网络环境下的应用需 求，结合传统的决策树方法，基于Ⅶ懒散的基于模型的分类”的思想， 实现了一个网络环境下基于Ｂ／Ｓ模式的“懒散的决策树算法”。实践表明： 在ＷＥＢ应ｆＨ程序叶ｉ采用此算法取得了很好的效果。、 ≯ ３．选取神经Ｈ络分类算法作为急切分类算法的代表进行深入的研究。在神经网络中，重点分析研究了感知器基本模型，包括感知器基本模型的构 造及其学习算法，模型的几何意义及其局限性。并针对该模型只有在线 性可分的情况一Ｆ彳‘能用感知器的学习算法进行分类的这一固有局限性， 研究并推广了感知器模型。
分类算法综述
《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖 指导教师：陈俊杰 时间：2011年08月21日
数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤： 第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
比表面积测试方法分类
测试方法分类 比表面积测试方法有两种分类标准。一是根据测定样品吸附气体量多少方法的不同，可分为：连续流动法、容量法及重量法（重量法现在基本上很少采用）；另一种是根据计算比表面积理论方法不同可分为：直接对比法比表面积分析测定、Langmuir法比表面积分析测定和BET法比表面积分析测定等。同时这两种分类标准又有着一定的联系，直接对比法只能采用连续流动法来测定吸附气体量的多少，而BET法既可以采用连续流动法，也可以采用容量法来测定吸附气体量。连续流动法 连续流动法是相对于静态法而言，整个测试过程是在常压下进行，吸附剂是在处于连续流动的状态下被吸附。连续流动法是在气相 色谱原理的基础上发展而来，由热导检测器 来测定样品吸附气体量的多少。连续动态氮 吸附是以氮气为吸附气，以氦气或氢气为载 气,两种气体按一定比例混合，使氮气达到指定的相对压力，流经样品颗粒表面。当样品管置于液氮环境下时，粉体材料对混合气中的氮气发生物理吸附，而载气不会被吸附，造成混合气体成分比例变化，从而导致热导系数变化，这时就能从热导检测器中检测到信号电压，即出现吸附峰。吸附饱和后让样品重新回到室温，被吸附的氮气就会脱附出来，形成与吸附峰相反的脱附峰。吸附峰或脱附峰的面积大小
正比于样品表面吸附的氮气量的多少，可通过定量气体来标定峰面积所代表的氮气量。通过测定一系列氮气分压P/P0下样品吸附氮气量，可绘制出氮等温吸附或脱附曲线，进而求出比表面积。通常利用脱附峰来计算比表面积。 特点：连续流动法测试过程操作简单，消除系统误差能力强，同时具有可采用直接对比法和BET方法进行比表面积理论计算。 容量法 容量法中，测定样品吸附气体量多少是利用气态方程来计算。在预抽真空的密闭系统中导入一定量的吸附气体，通过测定出样品吸脱附导致的密闭系统中气体压力变化，利用气态方程P*V/T=nR换算出被吸附气体摩尔数变化。 直接对比法 直接对比法比表面积分析测试是 利用连续流动法来测定吸附气体量， 测定过程中需要选用标准样品（经严 格标定比表面积的稳定物质）。并联 到与被测样品完全相同的测试气路 中，通过与被测样品同时进行吸附，分别进行脱附，测定出各自的脱
分类算法综述
分类算法综述 1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新
数据所属的类。注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析 各自的优缺点。 2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。决策树方法是利用信息论中 的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的 不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复 建立树的下层结点和分支的一个过程。构造决策树 的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作 为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经 分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最 好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域， 对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的 一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性（Diversity）指标。其次，重复第一步，直至每个叶 节点内的记录都属于同一类且增长到一棵完整的树。
测量方法的分类
测量方法的分类 测量是以确定量值为目的的一系列操作，采用各种手段将被测量与同类标准量进行比较，从而确定出被测量大小的方法称为测量方法。测量方法对测量工作是十分重要的，它关系到测量任务是否能完成。因此要针对不同测量任务的具体情况进行分析后，找出切实可行的测量方法，然后根据测量方法选择合适的检测技术工具，组成测量系统，进行实际测量。对于测量方法，从不同的角度出发，有不同的分类方法。按测量手段和获得测量结果的方法不同进行分类，主要有直接测量、间接测量和组合测量三种测量方法。 1. 直接测量、间接测量和组合测量 （1）直接测量 在使用仪表进行测量时，对仪表读数不需要经过任何运算，就能直接表示测量所需要的结果，称为直接测量。例如，用磁电式电流表测量电路的支路电流，用弹簧管式压力表测量锅炉压力，汽车油位表、暖气管道的压力表等等就是直接测量。直接测量的优点是测量过程简单而迅速，测量结果直观，缺点是测量精度不容易做到很高。这种测量方法是工程上大量采用的方法，如图1-5所示。 图1-5 各种直接测量的实例 (a) 各种卡尺；(b) 温度计；(c) 血压计 （2）间接测量 有的被测量无法或不便于直接测量，但可以根据某些规律找出被测量与其他几个量的函数关系。这就要求在进行测量时，首先对与被测物理量有确定函数关系的几个量进行测量，然后将测量值代入函数关系式，经过计算得到所需的结果，这种方法称为间接测量。例如，对生产过程中的纸张或地板革的厚度进行测量时无法直接测量，只得通过测量与厚度有确定函数关系的单位面积重量来间接测量。因此间接测量比直接测量来得复杂，但是有时可以得到较高的测量精度。 例如：测量一根导体的电阻率，根据公式l R d 4/ 2πρ ，只需测量导体的直径、长度
数据挖掘分类算法研究综述终板
数据挖掘分类算法研究综述 程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。 关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。 基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法 分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类 判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。 判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类 贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。 建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。
比表面积测定法
比表面积测定法 比表面积系指单位质量粉体的总表面积。当气体被粉体的表面物理吸附时，可通过测定其表面对气体单分子层的吸附量而得到粉体的比表面积，单位为m2/g。物理吸附是被测粉体的表面与被吸附气体（吸附质）之间形成相对微弱范德华力 式（2）中N为阿佛加德罗常数（6.022 ×1023/mol）； σ为单个吸附质分子的横截面积（氮分子为0.162 nm2；氪分子为 0.195 nm2）； m为供试品的量，g； S为供试品的比表面积，m2/g。
当P P o ?值在0.05~ 0.30之间，1[V a (P o P ??1)]?与P P o ?的线性关系满足相关系数r 不小于0.9975时，可通过第一法（动态流动法）或第二法（容量法）在至少3个不同的P P o ?条件下测定V a 值，按式（1）和（2）处理数据，计算得供试品的比表面积。当P P o ?值小于0.05时，1[V a (P o P ??1)]?与P P o ?通常呈非线性关系，故不建议在此范围内测定。这种在多个P P o ?条件下测定的方式，为多点方式测定。 如果满足以下条件，也可在一个P P o ?条件下采用单点方式测定。 当供试品的C 值远大于1时，由式（1）可知，1[V a (P o P ??1)]?与P P o ?的线性方程的截距趋近于0，在此条件下，只需选择一个P P o ?点，式（1）被简化为式（3），按式（3）计算出V m ，再代入式（2）可得到供试品的比表面积。 V m = V a (1?P P o ) (3) 1. 供试品的处理及一般要求 （1） 供试品的处理 在生产和贮存过程中，供试品表面可吸附其它气体或蒸汽，因此在测定前需对供试品进行脱气处理。由于物质表面的性质、脱气条件等因素影响测定结果的精密度和准确度，脱气效果不好可使比表面积测定结果偏低或产生波动。宜根据供试品的性质选择和优化脱气条件，控制适当的温度、真空度和时间进行脱气。可采用加热真空脱气法或置于干燥气流中采用气体置换法脱气。提高温度可加速去除供试品表面吸附的气体，但在升温过程中要注意供试品表面的性质与完整性不受影响。 （2） 吸附质 是指在测定条件（液氮温度77.4K ）下，被供试品表面吸附的气体。氮气是常用的吸附质。对于比表面积小于0.2m 2/g 的供试品，为避免测定误差，可选用氪气作为吸附质；也可选用氮气作为吸附质，但必须通过增加取样量，使供试品总表面积至少达到1m 2方可补偿测定误差。选用的吸附质必须干燥，且纯度不小于99.99%。 （3）取样量 使用氮气作为吸附质，供试品的取样量以总表面积至少达到1m 2为宜。使用氪气作为吸附质，取样量以总表面积至少达到0.5m 2为宜。减少取样量需经过充分的试验验证。
软件测试分类
软件测试分类 1、黑盒测试：指把被测软件看作是一个黑盒子，我们不去关心盒子里面的结构是什么样子的，只关心软件的输入数据和输出结果。 2、白盒测试：指把盒打开，去研究里面的源代码和程序结构。 3、静态测试:指不实际运行被测软件，而只是静态地检查程序代码、界面或文档中可能存在错误的过程。 对于代码测试，主要测试代码是否符合相应的标准和规范。 对于界面测试，主要测试软件的实际界面与需求中的说明是否相符。 对于文档测试，主要测试用户手册和需求说明是否真正符合用户的实际需求。 4、动态测试：指实际运行被测程序，输入相应的测试数据，检查实际输出结果和预期结果是否相符的过程。所以我们判断一个测试属于动态测试还是静态测试，唯一的标准就是看是否运行程序。 5、单元测试：指对软件中最小可测试单元进行检查和验证。例如：C语言中，单元一般指1个函数；在Java里，单元一般指1个类;在图形化的软件中，单元也可以指1个窗口，1个菜单等。总结起来，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。 单元测试的通过标准是什么： (1)程序通过所有单元测试的用例 (2)语句的覆盖率达到100% (3)分支覆盖率达到85% 如何进行单元测试: 单元测试主要用白盒测试方法，一般我们先静态地检查代码是否符合规范，然后动态地运行代码，检查其它实际运行结果。当然检查程序的运行结果是否正确是一个最基本的要求，我们还要检查很多项，比如程序的非法数据的容错处理，程序的边界值处理等。 桩模块：是指模拟被测模块所调用的模块。 驱动模块：是指模拟被测模块的上级模块。 桩模和驱动模块例子： include
分类算法
分类算法 摘要：分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一。通过对当前提出的最新的具有代表性的分类算法进行分析和比较，总结每类算法的各方面特性，从而便于研究者对已有的算法进行改进，提出具有更好性能的新的分类算法，同时方便使用者在应用时对算法的选择和使用。 关键词：分类算法决策树基于规则贝叶斯人工神经网络支持向量机 分类是挖掘数据的一个重要技术，是数据挖掘中最有应用价值的技术之一，其应用遍及社会各个领域。分类任务就是通过学习得到一个目标函数（通常也称作分类模型，即分类器），把每个属性集映射到一个预先定义的类标号。分类和回归都可以用于预测。和回归方法不同的是，分类的类标号是离散属性，而预测建模的回归的目标属性是连续的。 构造分类器的过程一般分为训练和测试两个阶段。在构造模型之前，要求将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。在训练阶段,分析训练数据集的属性，为每个属性产生一个对相应数据集的属性描述或模型。在测试阶段，利用属性描述或模型对测试数据集进行分类,测试其分类准确度。一般来说，测试阶段的代价远远低于训练阶段。 为了提高分类的准确性、有效性和可伸缩性，在进行分类之前，通常要对数据进行预处理，包括： (1)数据清理。其目的是消除或减少数据噪声，处理空缺值。 (2)相关性分析。由于数据集中的许多属性可能与分类任务不相关，若包含这些属性将减慢和可能误导学习过程。相关性分析的目的就是删除这些不相关或冗余的属性。 (3)数据变换。数据可以概化到较高层概念。比如，连续值属性“收入”的数值可以概化为离散值：低，中，高。又比如，标称值属性“市”可概化到高层概念“省”。此外，数据也可以规范化, ,规范化将给定属性的值按比例缩放，落入较小的区间，比如[0,1]等。 分类模型的构造方法有决策树类、基于规则类、最近邻类、贝叶斯类、人工神经网络类等。 1决策树分类算法 1.1决策树基本概念 决策树是一种由结点和有向边组成的层次结构，树中包含三种结点；根结点、内部结点和叶结点（终结点）。它采用自顶向下的递归方式，在根结点使用属性将训练数据集区分开，在内部结点进行属性值的比较，并根据不同的属性值从该结点向下分支，树的每个叶结点都赋予一个类标号，即在叶结点得到结论。决策树是实例的分类器。从根到叶结点的一条路径就对应着一条规则，整个决策树就对应着一组析取表达式规则。可将实例分到多个分类(≥2)并以析取范式(DNF)形式重写为规则。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。 1.2常用的决策树算法 决策树分类算法从提出以来，出现了很多算法，比较常用的有：1986年Quinlan提出了著名的ID3算法。ID3算法体现了决策树分类的优点：算法的理论清晰，方法简单，学习能力较强。其缺点是:只对比较小的数据集有效，且对噪声比较敏感，当训练数据集加大时，决策树可能会随之改变，并且在测试属性选择时，它倾向于选择取值较多的属性。 在ID3算法的基础上，1993年Quinlan又自己提出了改进算法—C4. 5算法。为了适应处理大规模数据集的需要，后来又提出了若干改进的算法，其中SLIQ(su-pervised learning in quest)和SPRINT (scalable parallelizable induction of decision trees)是比较有代表性的两个算法，PUBLIC (Pruning and
测试分类和测试用例
一：软件测试分类 软件测试是一项复杂的系统工程，从不同的角度考虑可以有不同的划分方法，对测试进行分类是为了更好的明确测试的过程，了解测试究竟要完成哪些工作，尽量做到全面测试。 1：按是否需要执行被测软件的角度 静态测试：不利用计算机运行待测程序而应用其他手段实现测试目的，如代码审核、无效的死循环、多余的变量等。可借用第三方测试工具，如：PC-lint：支持几乎所有流行的编辑环境和编译器，比如Borland C++从1.x到5.x各个版本、Borland C++ Build、GCC、VC，https://www.sodocs.net/doc/4e1872924.html,、watcom C/C++、Source insight、intel C/C++等等，也支持16/32/64的平台环境。动态测试：通过运行被测试软件来达到目的。 2：按阶段划分 单元测试：对软件中的基本组成单位进行的测试，如一个模块、一个过程等等。 集成测试：在软件系统集成过程中所进行的测试，其主要目的是检查软件单位之间的接口是否正确。 系统测试：对已经集成好的软件系统进行彻底的测试，以验证软件系统的正确性和性能等满足其规约所指定的要求，检查软件的行为和输出是否正确并非一项简单的任务。软件系统测试方法很多，主要有功能测试、性能测试、随机测试等等。 验收测试：在向软件的购买者展示该软件系统满足其用户的需求。 回归测试：在软件维护阶段，对软件进行修改之后进行的测试。 Alpha 测试：在系统开发接近完成时对应用系统的测试； Beta 测试：当开发和测试根本完成时所做的测试，而最终的错误和问题需要在最终发行前找到。一般由最终用户或其他人员员完成。 3.按测试方法划分 白盒测试：也称结构测试或逻辑驱动测试，是指基于一个应用代码的内部逻辑知识，即基于覆盖全部代码、分支、路径、条件的测试。白盒测试的主要方法有逻辑驱动、基路测试等。白盒测试可以借助一些工具来完成如Junit Framework，Jtest等。 黑盒测试：指不基于内部设计和代码的任何知识，而基于需求和功能性的测试，黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试，它是在已知产品所应具有的功能，通过测试来检测每个功能是否都能正常使用。黑盒测试也可以借助一些工具，如WinRunner，QuickTestPro，Rational Robot 等。 灰盒测试：介于白盒与黑盒之间，关注输出对于输入的正确性，同时也关注内部表现。结合了白盒测试和黑盒测试的要素.它考虑了用户端、特定的系统知识和操作环境。 ALAC(Act-like-a-customer)测试：一种基于客户使用产品的知识开发出来的测试方法。ALAC 测试是基于复杂的软件产品有许多错误的原则。最大的受益者是用户，缺陷查找和改正将针对哪些客户最容易遇到的错误。 4.按执行过程的划分 手动测试：由测试人员执行用例的过程，也是大部分公司的测试现状。 自动化测试：把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程。可分为工具自动化和代码自动化。适用于需求不经常变动、项目期足够长、预算足够、自动化代码复用率高等特点的项目。
比表面积测试方法及其系统误差(精)
比表面测试方法根据测试思路不同分为吸附法、透气法和其它方法，透气法是将待测粉体填装在透气管内震实到一定堆积密度，根据透气速率不同来确定粉体比表面积大小，比表面测试范围和精度都很有限；其它比表面积测试方法有粒度估算法、显微镜观测估算法，已很少使用；其中吸附法比较常用且精度相对其它方法较高；比表面积测试方法有透气法，粒度估算法，和吸附法等。 吸附法根据吸附质的不同又分为吸碘法，吸汞法，低温氮吸附法等。 低温氮吸附法根据吸附质吸附量确定方法不同又分为动态色谱法，静态容量法，重量法等，目前仪器以动态色谱法和静态容量法为主； 动态色谱法在比表面积测试方面比较有优势，静态容量法在孔径测试方面有优势。 实验二十六粉体比表面积的测定－透气法 每单位质量的粉体所具有的表面积总和，称为比表面积(m2·kg-1)。比表面积是粉体的基本物性之一。测定其表面积可以求得其表面积粒度。 在工业中，钢铁冶炼及粉末冶金；电子材料；水泥、陶瓷、耐火材料；燃料、磨料；化工、药品；石油化工中固体催化剂等很多行业的原料是粉末状的。这些工业的有些中间产品或最终产品也是粉末状的。在生产中，一些化学反应需要有较大的表面积以提高化学反应速度，要有适当的比表面积来控制生产过程；许多产品要求有一定的粒度分布才能保证质量或者是满足某些特定的要求。 粉体有非孔结构和多孔结构两种特征，因此粉体的表面积有外表面积和内表面积两种。粉体比表面积的测定方法有勃氏透气法、低压透气法、动态吸附法三种。理想的非孔性结构的物料只有外表面积，一般用透气法测定。对于多孔性结构的粉料，除有外表面积外还有内表面积，一般多用气体吸附法测定。 一、目的意义 勃莱恩（Blaine)透气法是许多国家用于测定粉体试样比表面积的一种方法。 在无机非金属材料中，水泥产品是粉体。水泥细度是水泥的分散度（水泥颗粒的粗细程度），是水泥厂用来控制水泥产量与质量的重要参数。测水泥的比表面积可以检验水泥细度以保证水泥的强度。水泥细度的检验方法有筛析法、比表面积测定法、颗粒平均直径与颗粒组成的测定等几种。其中，勃氏透气法仪器构造简单、操作容易、测定方便、节省时间、完全不损坏试样、复演性好，国家标准规定在测试结果有争议时以该法为准。国际标准化组织也推荐这种方法作为测定水泥比表面积的方法。 本实验采用勃氏透气法测定粉体的比表面积，实验目的如下： ①了解透气法测定粉体比表面积的原理； ②掌握勃氏法测粉体比表面积的方法； ③利用实验结果正确计算试样的比表面积。 二、基本原理 1．达西法则 当流体（气体或液体）在t秒内透过含有一定孔隙率的，断面积为A，长度为L的粉体层时，其流量Ｑ与压力降△P成正比。即