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1.
恒星光谱分类是天文技术与方法领域一直关注的热点问题之一。随着观测设备持续运行和不断改进,人类获得的光谱数量与日俱增。这些海量光谱为人工处理带来了极大挑战。鉴于此,研究人员开始关注数据挖掘算法,并尝试对这些光谱进行数据挖掘。近年来,神经网络、自组织映射、关联规则等数据挖掘方法广泛应用于恒星光谱分类。在这些方法中,支持向量机(SVM)以其强大的学习能力和高效的分类性能而备受推崇。SVM的基本思想是试图在两类样本之间找到一个最优分类面将两类分开。SVM在求解时,通过将其最优化问题转化为具有(QP)形式的凸问题,进而得到全局最优解。尽管该方法在实际应用中表现优良,但为了进一步提高其分类能力,有的学者提出双支持向量机(TSVM)。该方法通过构造两个非平行的分类面将两类分开,每一类靠近某个分类面,而远离另一个分类面。TSVM的计算效率较之传统SVM提高近4倍,因此,自TSVM提出后便受到研究人员的持续关注,并出现若干改进算法。在恒星光谱分类中,一般分类算法都是根据历史观测光谱来建立分类模型,其中最关键的是对光谱进行人工标注,这项工作极为繁琐,且容易犯错。如何利用已标记的光谱以及部分无标签的光谱来建立分类模型显得尤为重要。因此,提出带无标签数据的双支持向量机(TSVMUD)用以实现对恒星光谱智能分类的目的。该方法首先将光谱分为训练数据集和测试数据集两部分;然后,在训练集上进行学习,得到分类依据;最后利用分类依据对测试集上的光谱进行验证。继承了双支持向量机的优势,更重要的是,在训练集上学习分类模型过程中,不仅考虑有标记的训练样本,也考虑部分未标记的样本。一方面提高了学习效率,另一方面得到更优的分类模型。在SDSS DR8恒星光谱数据集上的比较实验表明,与支持向量机SVM、双支持向量机TSVM以及K近邻(KNN)等传统分类方法相比,带无标签数据的双支持向量机TSVMUD具有更优的分类能力。然而,该方法亦存在一定的局限性,其中一大难题是其无法处理海量光谱数据。该工作将借鉴海量数据随机采样思想,利用大数据处理技术,来对所提方法在大数据环境下的适应性展开进一步研究。 相似文献
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4.
IntroductionLetΓ0 beasmoothconnectedhypersurfaceanditistheboundaryofaboundedopensetU Rn.Supposethatt0 isatime ,M =M(x) ∈C3withM( 0 ) =0 ,M′(x) >0 ,andl1,l2 ,… ,lnarepositiverealnumbers.{Γt} 0 ≤t≤t0 isaclassicalsmoothsurface,anditistheboundaryofaboundedopensetUt,whichisdiff… 相似文献
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6.
针对传统电极驱动液晶透镜的电场分布在驱动电极边缘的问题,设计了一种高阻值层驱动电极来控制液晶分子偏转的低压驱动和焦距可调的液晶透镜.利用磁控溅射工艺在含镂空孔阵列的面状铝电极基板表面沉积一层掺铝氧化锌透明薄膜,形成高阻值层驱动电极;利用液晶盒成盒工艺将制备好的驱动电极基板和公共电极基板(氧化铟锡玻璃基板)组装成液晶透镜,研究掺铝氧化锌高阻值层、驱动电压、工作频率对液晶透镜光学性能的影响.实验结果表明,对比传统电极驱动液晶透镜,高阻值层电极驱动液晶透镜在驱动电压2.2Vrms和工作频率130kHz下获得的干涉圆环均匀,聚焦光斑小.同时,在驱动电压1.8~2.8Vrms和工作频率130kHz下所制备的液晶透镜焦距可调范围为4.27~2.88mm. 相似文献
7.
The experiment of separating low toxic n-hexane and cyclohexane by traditional gas chromatography was improved with orthogonal experimental design. The effect of sample quantity, vaporization chamber temperature, detector temperature, column temperature, line velocity and separability of the split ratio were examined. Through the experiment, students could understand the use and maintenance of gas chromatography instruments. At the same time, they could understand separability and column efficiency of chromatography. 相似文献
8.
不同沉淀剂制备CuO-ZnO催化剂甲醛乙炔化反应性能 总被引:1,自引:1,他引:0
分别以NaOH、Na2CO3、NaHCO3为沉淀剂,采用共沉淀法制备了Cu:Zn摩尔比为2:1的CuO-ZnO催化剂,利用氢气程序升温还原(H2-TPR)、热重(TG)、X射线衍射(XRD)及拉曼光谱(Raman)等技术对催化剂进行了表征,结合甲醛乙炔化活性评价,研究了沉淀剂对催化剂结构及催化性能的影响.结果表明,不同沉淀剂对催化剂中活性组分分散度有较大影响,进而在甲醛乙炔化合成1,4-丁炔二醇反应中表现出不同的催化活性.以Na2CO3为沉淀剂制备的催化剂中形成CuO-ZnO固溶体,提高了CuO的分散度及Cu+在还原性气氛下的稳定性,经活化后可生成较多的活性物种炔化亚铜,表现出最佳的炔化反应活性与1,4-丁炔二醇选择性. 相似文献
9.
10.