基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法

利用传统支持向量机(SVM)对不平衡数据进行分类时,由于真实的少数类支持向量样本过少且难以被识别,造成了分类时效果不是很理想.针对这一问题,提出了一种基于支持向量机混合采样的不平衡数据分类方法(BSMS).该方法首先对经过支持向量机分类的原始不平衡数据按照所处位置的不同划分为支持向量区(SV),多数类非支持向量区(MNSV)以及少数类非支持向量区(FNSV)三个区域,并对MNSV区和FNSV区的样本做去噪处理;然后对SV区分类错误和部分分类正确且靠近决策边界的少数类样本重复进行过采样处理,直到找到测试结果最优的训练数据集;最后有选择的随机删除MNSV区的部分样本.实验结果表明:方法优于其他采样方法.     

管电压管电流和开机时间对CT图像质量的影响

CT扫描的图像质量与设置的参数和开机时间有关,扫描参数不同导致扫描结果不同,开机时间对系统稳定性有一定影响,从而导致CT图像质量有差异。本文采用高分辨综合扫描分析系统nanoVoxel-2792扫描混凝土试件,对比不同管电压、管电流和设备开机时间对CT图像质量的影响。结果表明,不同管电压、管电流扫描的图像质量存在差异,电压值越高,图像对比度越高,环状伪影越不明显,噪声越少;管电流对图像质量影响较小,电流值越大图像质量越好。型号为nanoVoxel-2792的显微CT,管电压设置为130kV,管电流设置为100μA时扫描结果最好,CT开机时间对图像质量影响较小,开机2h后系统更加稳定。     

Co掺杂β-Ga2O3的电学性质和电荷转变能级的第一性原理计算

采用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,研究了Co掺杂β-Ga₂O₃体系的电学性质和转变能级.研究发现,Co原子代替Ga原子后会导致电子结构发生显著变化.利用杂化泛函(HSE06)计算了体系的能带结构,发现随着Co掺杂浓度增加,β-Ga₂O₃禁带宽度逐渐减小,增加化合物对光的吸收,增强它们的光学性能和载流子输运能力.在β-Ga₂O₃体系的四面体格位掺入Co原子,将引入了4.00μ_B的磁矩,磁矩主要来源于Co原子.通过对电子局域函数的分析,可知,Ga, Co和O原子之间是共价键和离子键共同结合.在富镓的条件下,1×3×2超胞模型下,Co掺杂会形成浅受主杂质能级.     

基于G2值法的二维光弹颗粒体系力链研究

力链是颗粒体系研究中的重要概念，是微观现象的集中体现，对宏观颗粒物质体系起着重要作用。采用光弹方法对受竖向荷载作用的混合直径颗粒体系进行加压实验，结合数字图像处理技术和G²值法(彩色梯度均方值算法),分析了颗粒体系在竖向荷载作用下几何结构的变化以及接触力、力链网络的分布情况。首先通过数字图像处理技术统计出颗粒体系在不同竖向荷载作用下的接触向量角度分布情况，发现其集中分布区间只是在区间分布频率上出现小幅波动，竖向荷载的增大并不会对整体分布产生影响。然后通过G²值法求出了颗粒体系的G²值，并对单个颗粒的G²值和平均接触力F的关系进行了拟合，结果表明，光弹颗粒的G²值随着F的增大而增大，接触点少的颗粒G²值反而偏大。接着通过拟合公式计算出单个颗粒的接触力，根据其与平均接触力的比值频率统计结果画出接触力频率分布曲线，从曲线结果来看，竖向荷载的增大能够让颗粒体系中直径较小的颗粒接触力更加接近平均接触力，分布更加统一；直径较大的颗粒能够支撑起更多的荷载并接触到更多其他...     

单一分子量含氟嵌段共聚物的本体及薄膜自组装研究

嵌段共聚物导向自组装作为一种自下而上的图案化工艺,受到工业界和学术界的广泛关注.然而,导向自组装中缺陷率与分子参数之间的关系研究尚不清晰.本文工作基于模块化合成策略,利用迭代指数增长法并结合巯基-双键的点击反应成功制备了高χ低N的单一分子量含氟聚酯嵌段共聚物(oLA_n-FPOSS).单一分子量特征可以排除多分散性对自组装行为的影响.本体自组装研究表明聚酯嵌段和含氟嵌段具有强相分离驱动力,可以形成特征尺寸小于10 nm的六方柱状相结构(HEX).在薄膜自组装中,嵌段共聚物经过简单的热退火可以在硅片表面形成平行基底排布的柱状纳米图案.此外,通过对比研究不同链长单一分子量嵌段共聚物的薄膜组装行为,发现随着嵌段共聚物链长的增长薄膜组装图形缺陷率明显下降,初步揭示了薄膜自组装过程中缺陷形成对嵌段共聚物链长的依赖性.