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.     

Quantum algorithm for neighborhood preserving embedding

Neighborhood preserving embedding (NPE) is an important linear dimensionality reduction technique that aims at preserving the local manifold structure. NPE contains three steps, i.e., finding the nearest neighbors of each data point, constructing the weight matrix, and obtaining the transformation matrix. Liang et al. proposed a variational quantum algorithm (VQA) for NPE [Phys. Rev. A 101 032323 (2020)]. The algorithm consists of three quantum sub-algorithms, corresponding to the three steps of NPE, and was expected to have an exponential speedup on the dimensionality n. However, the algorithm has two disadvantages: (i) It is not known how to efficiently obtain the input of the third sub-algorithm from the output of the second one. (ii) Its complexity cannot be rigorously analyzed because the third sub-algorithm in it is a VQA. In this paper, we propose a complete quantum algorithm for NPE, in which we redesign the three sub-algorithms and give a rigorous complexity analysis. It is shown that our algorithm can achieve a polynomial speedup on the number of data points m and an exponential speedup on the dimensionality n under certain conditions over the classical NPE algorithm, and achieve a significant speedup compared to Liang et al.'s algorithm even without considering the complexity of the VQA.     

基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

高居里温度铁电单晶PIN-PT的机电性能

弛豫铁电单晶Pb(In_1/2Nb_1/2)O₃-PbTiO₃(PIN-PT)相较于常用的Pb(Mg_1/3Nb_2/3)O₃-PbTiO₃(PMN-PT)具有更高的居里温度,在高稳定性、高性能的传感器、换能器方面具有应用前景。本工作采用谐振法研究了[001]方向极化的0.66PIN-0.34PT铁电单晶的全矩阵机电性能参数。0.66PIN-0.34PT 单晶的三方-四方相变温度(T_RT)约为160 ℃,居里温度(T_C)约为260 ℃,室温压电系数d₃₃、d₃₁、d₁₅分别为1 340 pC/N、-780 pC/N、321 pC/N,介电常数ε^T₃₃、ε^S₃₃、ε^T₁₁、ε^S₁₁分别为2 700、905、2 210、1 927,机电耦合系数 k₃₃、k₃₁、k₁₅、k_t分别为 87%、58%、38%、61%。其纵向压电常数(d₃₃)和纵向机电耦合系数(k₃₃)小于 PMN-PT 单晶,但是横向压电性能(d₃₁)和剪切压电性能(d₁₅)都略高于PMN-PT单晶。另外,研究了机电耦合性能随温度的变化趋势,发现0.66PIN-0.34PT单晶在150 ℃以下有较好的温度稳定性。     

算子代数上2-局部Lie三重导子的结构

设X是维数大于2的Banach空间,映射δ:B(X)→B(X)是2-局部Lie三重导子,则对所有A∈B(X)有δ(A)=[A,T]+φ(A),这里T∈B(X),φ是从B(X)到FI的齐次映射且满足对所有A,B∈B(X)有φ(A+B)=φ(A),其中B是交换子的和.     

全局优化问题的一个新的无参数填充函数

求全局最优化问题的填充函数算法被提出以来，参数的选取和调整一直是制约算法有效性的因素。如何在实际的计算过程中选取合适的参数，直接影响和决定了运算速度和效率。因此，构造不含参数的填充函数就显得极为重要。提出一个新的无参数的填充函数，对其理论性质进行了分析，并给出相应的填充函数算法，数值计算验证了算法的有效性。