基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

硅和锗纳米线的原子排布和电荷分布的密度泛函紧束缚方法研究

低维硅锗材料是制备纳米电子器件的重要候选材料，是研发高效率、低能耗和超高速新一代纳米电子器件的基础材料之一，有着潜在的应用价值。采用密度泛函紧束缚方法分别对厚度相同、宽度在0.272 nm~0.554 nm之间的硅纳米线和宽度在0.283 nm~0.567 nm之间的锗纳米线的原子排布和电荷分布进行了计算研究。硅、锗纳米线宽度的改变使原子排布，纳米线的原子间键长和键角发生明显改变。纳米线表层结构的改变对各层内的电荷分布产生重要影响。纳米线中各原子的电荷转移量与该原子在表层内的位置相关。纳米线的尺寸和表层内原子排列结构对体系的稳定性产生重要影响。     

Na原子链表面等离激元特性的含时密度泛函研究

本文用含时密度泛函理论研究了线性Na原子链的表面等离激元机理.主要在原子尺度下模拟计算了体系随着原子数增加及原子间距变化的集体激发过程.研究发现线性原子链有一个普遍的特性——存在一个纵模和两个横模.两个横模一般在实验上很难被观测到.纵模随着原子链长度增加,能量红移的同时,该纵模主峰的强度呈线性增长.随着原子个数的增加,端点模式(TE)开始蓝移,能量和偶极强度都逐渐趋向饱和.横模能量被劈裂的原因概括如下:(一)每个位置的电子受到的势不同,在两端的电子受到的势要比在中间的电子受到的势要高,因此两端的电荷积累也比中间多;(二)端点存在悬挂键,所以中间的电子-电子间相互作用与端点的不一样,这两方面又都与原子间距d有关.     

(111)择优取向ZnS薄膜的制备及特性研究

采用激光分子束外延技术在Al2O3衬底上成功外延生长了ZnS薄膜.用X射线衍射、扫描电子显微镜和光致发光谱表征了衬底温度对薄膜结构、形貌和光学特性的影响.结果表明所生长的ZnS薄膜为闪锌矿,具有(111)择优长向,随衬底温度的升高,X射线衍射峰的半高宽先减小后增大,在衬底温度为300℃时,半高宽最窄.薄膜结构致密,表面不平整度随衬底温度的升高而增大.薄膜的带隙随衬底温度的升高出现蓝移,可见光区域透射率最高达到98;,在360 nm激发波长下,观测到402 nm和468 nm两个发光带,衬底温度为300℃时,发光最强.     

氮掺杂纳米氧化锌的制备及其光催化去除水中2,4,6-三氯苯酚

以尿素为氮源,用溶胶-凝胶法制备了氮掺杂纳米氧化锌(N-ZnO),用FT-IR、UV-Vis、PL、XRD和XPS对N-ZnO的微观结构和性能进行了表征.以2,4,6-三氯苯酚(TCP)作为目标污染物,研究了N-ZnO在可见光下的催化性能.结果表明:掺杂后,N-ZnO的氧空位缺陷增多,N-ZnO光响应波长向可见光区移动,掺杂摩尔比为0.25时,N-ZnO的光催化性能最好(91;).     

双子佯谬与星际航行

计算了在两个假想的星际航行方案中,与"双子佯谬"相关的时间差别.这种差别体现了惯性与非惯性参考系经历的时间有绝对差异,而不再是"相对"效应.     

零维到三维结构中三核铜自旋阻挫簇单元的磁构关系和反对称交换

量子自旋液体是最近几年刚被人们证实除铁磁体、反铁磁体之外的第三种磁性类型,因其有望解释高温超导的运行机制、改变计算机硬盘信息存储方式而在物理、材料等领域备受关注。自旋阻挫作为量子自旋液体的最小单元可能是解开量子自旋液体诸多问题的钥匙,所以在磁学、电学研究领域再一次成为人们研究的热点。基于文献报道的三核铜配合物[Cu3(μ3-OH)(μ-OPz)3(NO3)2(H2O)2]·CH3OH(1),我们合成了三维金属有机框架配合物{[Ag(HOPz)Cu3(μ3-OH)(NO3)3(OPz)2Ag(NO3)]·6H2O}n(2)(HOPz=甲基(2-吡嗪基)酮肟),并从自旋阻挫的角度对二者磁性质进行对比和详细分析。磁化率数据表明自旋间有很强的反铁磁相互作用和反对称交换。通过包含各向同性和反对称交换的哈密顿算符对两者磁学数据进行拟合并研究其磁构关系,所获最佳拟合参数为:配合物1:Jav=-426 cm^-1,g⊥=1.83,g∥=2.00;配合物2:Jav=-401 cm^-1,g⊥=1.85,g∥=2.00。     

GZO/Al复合背电极对非晶硅太阳能电池的影响

随着能源紧缺与环境污染问题的日益严重,太阳能的开发利用越来越受到重视,其中非晶硅薄膜太阳能电池由于其制备工艺简单、价格低廉等优点被广泛地研究.为了使非晶硅薄膜太阳能电池得到更好地利用,提高其转换效率和稳定性显得尤为重要.引入复合背电极是提高非晶硅太阳能电池性能的有效手段,其中对GZO/Al复合背电极的研究还未见报道.在该工作中,利用磁控溅射法在非晶硅电池上制备了GZO/Al复合背电极,研究了复合背电极的制备条件及其对非晶硅太阳能电池性能的影响.结果显示,当GZO层的溅射功率为90 W、Al层的溅射功率为90 W时,具有复合背电极的太阳能电池表现出较好的光电转换性能,其短路电流(ISC)、开路电压(VOC)、填充因子(FF)和电池的光电转换效率(η)分别为8.92 mA、1.55 V、54.48;和7.53;.相较于单层Al背电极的太阳能电池,其光电转换效率大幅提高了47.6;(相对效率).     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。