pu模型5大分析

中国是冰箱制造大国，已经逐渐成为世界的冰箱研发、生产、运输一体化基地；我国每年在冰箱制造行业所使用的聚氨酯硬质泡沫总量约为80万t。 随着我国家电“节能减排”政策不断落实，冰箱所使用的聚氨酯的总量将会呈现下降趋势，各个生产制造企业将会走向“绿色环保”的发展路线。 pu模型 聚氨酯硬泡时候应用在建筑保温领域的首选材料，其结构简单、产品寿命长、施工效率高、耐火等级较高且综合造价低。 随着我国节能环保政策不断落实，建筑行业在“十三五”期间将会面临更严苛的考验，聚氨酯硬泡将会广泛应用在建筑保温领域。 此外，聚氨酯作为重要的防水涂料，普遍应用在建筑屋顶、外墙、顶板、地下室、厨卫间、道路桥梁等部位，随着我国轨道交通和高速铁路事业不断发展，聚氨酯防水涂料还会普遍应用在铁路建设领域。

尽管聚氨酯胶粘剂具有优良的性能，但容易受到诸如光、热、氧、水等外界环境的影响，降低其使用价值。 随着社会的发展，聚氨酯胶粘剂单一的性能已经不能满足应用需求，对聚氨酯胶粘剂的改性研究已经成为热点领域，其中物理改性和化学改性是主要的改性方法。 pu模型 单组分水性聚氨酯涂料是以水性聚氨酯树脂为基料，并以水为分散介质的一类涂料。

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论文目标是深入了解TIcE（Tree Induction for Label Frequency Estimation）的性能，用于c估计的树诱导，估计来自PU数据的标签频率。 首先，检查在实践中是否最好采用下限的最大值或使用一个下限；其次，评估设置δ的方法；最后，将TIcE与其他类先验估计算法进行比较。 中国是世界鞋类产品最大的出口国和生产基地，鞋类产量占据全球总量的60%，聚氨酯（PU）材料是聚氨酯类的一种，此外，浆料主要用于制造人造革及合成革等相关产品。

负样本太过分散而不能标注 目前有两种解决方法 启发式地从未标注样本里找到可靠的负样本，以此训练二分类器，该方法问题是分类效果严重依赖先验知识。 将分类器应用于不在训练集中的未标记样本 – OOB（“out of bag”）- 并记录其分数。 C)、将分类器应用于不在训练集中的未标记样本 – OOB（“out of bag”）- 并记录其分数。

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使用基于PU数据的决策树归纳可以容易地找到可能的正子域。 与这些论文的作者一样，本文对数据集二次抽样，最多包含2000个示例，并重复该过程五次。 3、文本分类也可通过正样本和未标记数据来表征，如对用户的网页首选项进行分类可以将带书签的页面用作正例，将所有其他页面用作未标记的页面。

对于较为单一的聚氨酯涂料而言，在工业化生产应用过程当中，其外形、光泽度、耐水性以及硬度还存在一定的局限性，因此可以尝试通过研发改性聚氨酯涂料的方式，以提高其性能水平。 其中，对于有机硅材料而言，该材料具有无腐蚀、无毒性、耐燃性、耐臭氧性、耐气候老化性、电绝缘性等一系列特点与优势，在聚氨酯涂料改性加工中有着非常好的应用价值。 既往报道中也指出，尝试将有机硅材料与聚氨酯涂料相结合，应用适当方法进行改性加工，能够明显克服聚氨酯材料存在的性能缺陷，对扩大聚氨酯材料应用领域而言有非常确切的价值。

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近年来，随着大型厂家的扩产，聚醚多元醇的品种规格基本齐备，产品质量及稳定性也大幅提高。 我国的聚氨酯产业主要集中在长三角地区，近些年随着工业制造技术不断发展，以烟台为中心的环渤海生产区、珠三角生产区以及西北制造产业基地都在蓬勃发展中。 迫于国内的环保压力，各个企业开始寻求转型，以打造绿色化、环保化的聚氨酯生产工艺为主要发展方向，逐渐淘汰落后产能。

PU学习是一种半监督二值分类方法，它可以从数据中的未知情况中恢复标签。 它是通过从数据中的正样本中学习，并应用所学到的知识来重新标记未知样本来做到这一点的。 PU learning背景PU learning(positive-unlabeled learning)，即我们只有正样本和未标注的样本，以此进行分类学习。

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聚氨酯弹性体性能介于塑料和橡胶之间，耐油，耐磨，耐低温，耐老化，硬度高，有弹性。 为此，我们需要初始化一个分类器(在本例中是一个标准随机森林)，然后用正样本的新概率范围迭代地重新训练模型。 Student_and_teacher_classifier通过科研人员论文项目等数据，训练识别导师/学生的分类器。 代码包括特征选择基础、网格搜索确定特征选择方法参数、不平衡数据的处理(oversampling和undersampling)和pu-learning方法在此问题上的应用。 简要介绍本任务本任务主要基于科研人员的论文数据以及基于论文数据产生的pagerank值、centrality等特征…

• 水性双组分聚氨酯涂料是由含-OH基的水性多元醇和含-NCO基的低黏度多异氰酸酯固化剂组成，其涂膜性能主要由羟基树脂的组成和结构决定。
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• 与这些论文的作者一样，本文对数据集二次抽样，最多包含2000个示例，并重复该过程五次。
• 中国是世界鞋类产品最大的出口国和生产基地，鞋类产量占据全球总量的60%，聚氨酯（PU）材料是聚氨酯类的一种，此外，浆料主要用于制造人造革及合成革等相关产品。
• 知道标签频率c（为正样本或副样本）大大简化了PU学习。
• 目前（2015年），在鞋底中所使用的聚氨酯浆液不足10%，还无法企及发达国家的平均水平。

我们可以使用客户喜欢的产品(真正的正样本)数据来发现他们可能喜欢的新产品(潜在的正样本)。 这些方法可以应用于许多领域，其中一个例子是检测垃圾邮件 — 你想要在未知样本中发现垃圾邮件的正样本(即：刚开始认为不是垃圾邮件的垃圾邮件)。 让我们模拟一个不可靠数据的场景 —— 首先，我们均匀地对数据集进行平衡，使其具有610个类0和610个类1。 然后，我们将把一些正类错误地标记为负类(本质上是隐藏了它们)，看看模型是否可以恢复它们。

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目前（2015年），在鞋底中所使用的聚氨酯浆液不足10%，还无法企及发达国家的平均水平。 化学改性是一种通过聚合物化学反应改变分子链上原子或原子团类型及其结合方式的改性方法，其中嵌段、接枝等是聚氨酯胶粘剂常用的几种化学改性方法。 其中高性能的环氧树脂改性聚氨酯胶粘剂、丙烯酸酯改性聚氨酯胶粘剂、有机硅树脂改性聚氨酯胶粘剂是行业内竞相开发的目标。 环氧树脂具有良好的粘接性、耐腐蚀性、高强度等诸多优点，但是韧性较差，将环氧基引入聚氨酯体系中能够获得性能更好的产品。 硅烷改性聚氨酯胶粘剂不但能够提高柔韧性还能避免传统聚氨酯胶粘剂固化易起泡、对光滑基材粘接性差的缺点。

更糟糕的是，一些数据集可能根本没有标签，但通过一些领域知识和弱监管，依然可以实现一个有用的机器学习模型。 当分类器达到以下两个条件之一时，这就完成了：找不到到任何新的标签，或者当循环完成。 但是，我应该补充一点，当在具有大参数的大数据集上使用此方法时，这种训练可能会花费很长时间。 PU learningpostive learning ,仅有正样本情况下的学习。 其应用范围： Retrieval(检索) Inlier-based outlier detection. One-vs-rest classification.

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聚氨酯主要原料包括二苯甲烷二异氰酸酯（MDI）、甲苯二异氰酸酯（TDI）、聚丙二醇（PPG），目前都已成为国际化商品。 这些原料的生产技术和设备都很复杂，产品竞争相当激烈，长期发展的结果使生产相对集中。 全球聚氨酯市场主要遍布于欧美发达国家，亚太地区主要以中国、日本、韩国为代表，以上国家和地区占据了全球聚氨酯市场总量的90%，其中我国的聚氨酯消费总量占据全球的半壁江山。

• 传统意义上的溶剂型丙烯酸皮革涂料开始逐步被水性聚氨酯皮革涂料所取代，凭借在耐化学品以及耐低温性方面的优势，备受皮革涂料领域人员的关注与重视。
• 全球聚氨酯市场主要遍布于欧美发达国家，亚太地区主要以中国、日本、韩国为代表，以上国家和地区占据了全球聚氨酯市场总量的90%，其中我国的聚氨酯消费总量占据全球的半壁江山。
• 标签频率可通过三种方式获得：来自领域知识、通过从小的完全标记数据集估计、直接根据PU数据估算。
• 将SiO2纳米纤维添加到聚氨酯基体中，发现SiO2纳米纤维表面的羟基与聚氨酯形成紧密的交联结构，提高了胶粘剂的粘接性、胶膜的硬度、拉伸强度，但也增加了胶体黏度。
• 让我们模拟一个不可靠数据的场景 —— 首先，我们均匀地对数据集进行平衡，使其具有610个类0和610个类1。
• 化学改性是一种通过聚合物化学反应改变分子链上原子或原子团类型及其结合方式的改性方法，其中嵌段、接枝等是聚氨酯胶粘剂常用的几种化学改性方法。

除此以外，在工程施工期间，有关水性聚氨酯涂料的应用也存在一定的问题，如对于双组分水性聚氨酯涂料而言，掺入施工原料中后干燥速度相对比较缓慢，需要较长时间进行维护。 在水性聚氨酯涂料与水反应的过程当中所产生的二氧化碳气泡可能大量残留于涂膜内，影响其性能。 并且，高昂的成本也成为了影响水性聚氨酯涂料工业化应用的主要因素之一。 更为关键的是，在水性聚氨酯涂料中，所添加的大量水性涂料可能对工程建筑中的铁质基材产生影响，导致闪蚀问题的产生，甚至影响表面涂料的湿润性与外观性能。 也可将低VOC以及高性能双组分水性聚氨酯涂料作为研究开发的重点，在降低聚氨酯涂料成本的同时，提高使用效率。 除汽车工业之外，我国的冷链运输行业也是聚氨酯发展的另一领域。

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一般情况下，水性聚氨酯涂料无需额外添加分散剂或乳化剂，分子大小以及分子结构可以视情况作出适当的调节。 pu模型 鉴于这一特点，相较于传统意义上应用比较广泛的乳胶涂料而言，水性聚氨酯涂料能够具备更好的低温成膜特性，无需添加收益当比例的可塑剂以及成膜助剂。 水性聚氨酯涂料相较于其他涂料而言，不但具有良好的外观，同时干燥时间短，在木器涂料领域中表现出了得天独厚的优势。 传统意义上的溶剂型丙烯酸皮革涂料开始逐步被水性聚氨酯皮革涂料所取代，凭借在耐化学品以及耐低温性方面的优势，备受皮革涂料领域人员的关注与重视。

同时，聚硅氧烷的化学结构较为特殊，表现出优秀的稳定性、生物相容性、电绝缘性以及耐高低温性。 冰箱和冰柜主要采用聚氨酯硬质泡沫作为家电的隔热材料，该材料在同体积条件下，能够有效增大冰箱、冰柜的内部容积，减少外部壳体材料的总用量，不仅能降低生产成本，还能减轻冰箱自重，提升隔热性能。 在我国，制造一台标准体积的冰箱需要聚氨酯硬质泡沫重量约为6-8kg，而一台冰柜需要大约11kg的硬质泡沫塑料。

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蜂窝尺寸不匹配可能会发生蜂窝孔以不规则的形式倒塌或者变形。 因为低密度，可以用常用的工具进行快速手工塑形，或者用数控铣床快速机加成型。 pu模型 pu模型 但是要注意的是，这款“低密度”模型板的强度和表面质量不如中密度模型板。 聚氨酯还可用于易碎商品的包装，特别是在一些精密仪器、工艺品、易碎品等运输包装中；该类制品还可以用在航空、航天、汽车制造、液化天然气运输车（船）制造等领域。 新智能产能不断释放，造成供应过剩，更是令氨纶市场受到强烈冲击。 再加上氨纶下游产业资金紧张，产业链的恶性循环，令2015年1～11月我国氨纶进口量暴跌，供需矛盾，已经成为氨纶价格下跌的硬伤。

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第三，使用下列等式修改学习算法，如基于计数的算法——树归纳和朴素贝叶斯，只考虑数据的属性条件子集中正例和负例的数量。 标签频率可通过三种方式获得：来自领域知识、通过从小的完全标记数据集估计、直接根据PU数据估算。 pu模型 最经常使用的PU learning方法或许是这样的：将正样本和未标记样本分别看作是positive samples和negative samples, 然后利用这些数据训练一个标准分类器。

这种朴素的方法在文献Learning classifiers from only positive and unlabeled data KDD 2018 中有介绍。 该论文的核心结果是，在某些基本假设下（虽然对于现实生活目的而言可能稍微不合理),合理利用正例和未贴标签数据进行训练得到的标准分类器应该能够给出与实际正确分数成正比的分数。 直接利用标准分类方法是这样的：将正样本和未标记样本分别看作是positive samples和negative samples, 然后利用这些数据训练一个标准分类器。 由于标准机器学习问题（利用大量正面和负面样本用于训练模型）有了充分的发展，因此在监督学习的基础上，有许多方法经过巧妙调整可以来进行PU learning。

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这个时候就可以使用半监督学习（semisupervised machine learning）方法了。 半监督学习可以不仅利用了她喜欢和不喜欢的物品的特征，而且还使用她从来没有评价过的物品（未标记的物品，unlabeled samples）的特征。 令人惊讶的是，在这种情况下，可以有效地提高模型预测的准确性。 论文提出了一种简单有效的方法估计类先验，该方法基于以下观点：标签频率预期在属性的任何子域中相同，数据的子集自然地暗示标签频率的下限。

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（2）PU玩具優點：顏色逼真，表面光滑,色彩鮮豔,造型可愛，不會泄氣，經久耐用，反彈性好，使用安全，手感柔軟舒適之產品，男女老少皆宜！ 由于產品的無傷害性，環保，造型可愛，是幼兒園小朋友的首選玩具。 但是你可以用热钢丝切割机切割发泡聚苯乙烯泡沫（如苯乙烯泡沫/蓝色泡沫）。 从1986年墨西哥世界杯比赛用球开始，聚氨酯首次走进足球制造领域，从而开启了足球制造史上的一次大变革。 虽然该泡沫层的厚度只有1毫米，但其良好的弹性可使足球在受力变形后迅速恢复原状。 聚氨酯弹性体由于其结构具有软、硬2个链段，因此可以通过对分子链的设计，赋予材料高强度、韧性好、耐磨、耐油等优异性能，被称为“耐磨橡胶”的聚氨酯同时具备了橡胶的高弹性和塑料的刚性。

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常用的通用型异氰酸酯有TDI、MDI和聚甲基聚苯异氰酸酯（PAPI）等。 TDI常温下为液态，使用方便，是聚氨酯工业中最早使用的异氰酸酯。 从产业链的上下游来看，聚氨酯纤维塑料目前遭遇的这种状况，受制于经济大环境的持续不景气，下游制造领域产销不旺盛，供大于求，压货严重；另一方面还由于原材料价格的大幅下行。 它也可以用于推荐系统 — 假设一个人使用你的网站卖衣服。

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