基于平均场支持向量机的混沌时间序列预测

提出了一种新的基于支持向量机的混沌时间序列预测方法，该方法利用平均场理论使支持向量机的学习过程变得简单高效。同时由于该方法将支持向量机的参数近似为高斯分布的，因此采用平均场理论能够容易的求解这些参数，这样获得的支持向量机的参数比传统的基于二次规划的算法更加精确，而且学习速度更快。最后利用该方法对嵌入维数与模型的泛化能力关系进行了探讨，并利用Mackey-Glass时间序列对该方法进行了验证，结果表明：该预测方法能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着平均场支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法.     

A piezoresistive micro-cantilever for thermal infrared detector

A novel tri-layer Si-based micro-cantilever thermal infrared (IR) detector with carbon nanotube (CNT) film is fabricated. It is based on the characteristic that the composite micro-cantilever bends in response to incident IR thermal radiation due to the bi-material effect. The bending of micro-cantilever is piezoresistively detected. Furthermore, a new IR absorbing layer material-CNTs-is coated in order to enhance IR radiation absorbing characteristic, the micro-electro-mechanical system (MEMS) sensor could be compatible with integrated circuit technology.     

基于核主成分分析和支持向量回归机的红外光谱多组分混合气体定量分析

提出了一种核主成分分析(KPCA)特征提取结合支持向量回归机(SVR)的红外光谱混合气体组分定量分析新方法。首先将特征吸收谱线严重重叠的混合气体光谱通过非线性变换映射到高维特征空间,然后在特征空间中再利用主成分分析法提取主成分,提取出的主成分作为SVR的输入建立校正模型,实现了甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七种组组分特征吸收光谱严重重叠的混合气体的定量分析。用KPCA-SVR所建模型对未知浓度混合气体的七种组分预测的RMSE(φ×10-6)较仅用SVR模型预测的RMSE(φ×10-6)降低了一个数量级。结果表明,核主成分分析法具有很强的非线性特征提取能力,可以充分利用全光谱数据并有效地消除光谱数据噪声,降低数据维数,与支持向量回归机结合可以提高红外光谱分析的精度,缩短模型计算时间,是一种有效的红外光谱分析新方法。     

碳纳米管热传导的分子动力学模拟研究

采用改进的经验键序作用势描述碳原子间的相互作用,应用分子动力学方法和Green-Kubo函数计算了碳纳米管的热导率.在模拟中,使用了重叠计算的方法来计算热流相关函数,大大减少了模拟步数.计算结果表明,碳纳米管的热导率以原子间作用力相互做功所引起的热流形式为主;热导率的值随着直径的增加而减小;在室温下,热导率的值随着温度的增加而增加,达到室温后逐渐收敛于定值.计算的单壁碳纳米管热导率在1000W/mK至4000W/mK之间,计算结果与实验结果基本符合. 关键词： 分子动力学 碳纳米管 热导率     

薄膜场发射开启电场的小波神经网络预测模型研究

关键词：     

基于克隆选择的混合遗传算法在碳纳米管结构优化中的研究

针对分子动力学模拟中碳纳米管的结构优化问题，提出了一种新的优化算法.新的优化算法在遗传算法的基础上，引入了克隆选择机理和模拟退火技术.对五个典型函数的优化测试结果表明，该算法搜索过程稳定性好，可较好地实现全局最优.将其应用于碳纳米管原子结构优化，加快了能量优化速度，提高了优化质量.模拟结果说明，混合遗传算法的优化时间随原子数增加而呈线性增长.在碳纳米管原子数较多时，结构优化时间比共轭梯度法降低一个数量级左右，大大降低了系统的模拟时间. 关键词： 分子动力学 碳纳米管 能量优化 遗传算法 克隆选择算法     

基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测

基于支持向量机强大的非线性映射能力和模糊逻辑易于将先验的系统知识结合到模糊规则的 特性, 根据混沌动力系统的相空间重构理论, 提出了一种混沌时间序列的模糊模型的支持向 量机预测模型,并采用适用于大规模问题求解的最小二乘法来训练预测模型,利用该模型分别 对模型的整体预测性能与嵌入维数及延迟时间的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时 间序列和典型的Lorenz系统生成的时间序列对该模型进行了验证,结果表明该预测模型不仅 能够自动的从学习数据中获取知识产生模糊规则，提取能够代表混沌时间序列内在规律的支 持向量，大大减少支持向量的数目，精确地预测未来的混沌时间序列,而且在混沌时间序列 的嵌入维数未知和延迟时间不能合理选择的情况下,也能取得比较好的预测效果.这一结论预 示着基于模糊模型的支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 关键词： 模糊模型 混沌时间序列 支持向量机 最小二乘法     

混沌时间序列的支持向量机预测

根据混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,基于支持向量机的强大的非线性映射能力, 建立了混沌时间序列的支持向量机预测模型,并在统计学习理论的基础上采用最小二乘方法来训练预测模型,利用该模型对嵌入维数与模型的均方根误差的关系进行了探讨.最后利用Mackey-Glass时间序列和变参数的Ikeda 时间序列对该模型进行了验证,结果表明,该预测模型能精确地预测混沌时间序列,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得比较好的预测效果.这一结论预示着支持向量机是一种研究混沌时间序列的有效方法. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 最小二乘法     

碳纳米管场发射显示器的研究进展

碳纳米管因具有良好的电子发射特性而成为理想的场发射阴极材料,利用碳纳米管作阴极的场致发射平板显示器件的研究是目前显示技术领域的研究热点之一。报道了场发射显示器（FED）的结构及工作原理、阴极发射材料应具有的特点及碳纳米管在场发射领域中的应用情况。详细地论述了碳纳米管的场致发射特性,包括开启电场、发射电流密度、电流稳定性及发射点密度等,对国内外碳纳米管场发射显示器的发展现状及趋势作了回顾和展望,并对目前所面临的主要问题作了分析,同时提出了一些改进的思路。     

掺杂浓度对硅锥阴极特性的影响

基于漂移扩散模型和量子理论中的WKB方法,用数值模拟方法分析了材料掺杂浓度对硅锥阴极场致发射特性及工作状态的影响,结果表明,硅锥阴极单纯的场致发射IemitE特性受硅材料掺杂浓度的影响很小.但低掺杂硅锥阴极顶端的电位随发射电流增大而明显上升.锥体上电位变化可以等效为一个与锥体形状与掺杂相关的串联电阻的作用,这一电阻对单尖发射电流有负反馈作用.另外,在常规的工作状态下,硅锥阴级的温升并不严重.这些结果可以作为硅锥阴极设计的参考. 关键词： 硅 掺杂 场致发射