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为了快速而准确地判别煤矿突水水源类型,提出了一种构建多层正则极限学习机(M-RELM)模型的方法,该模型融合了非线性特征提取和分类学习。以激光诱导荧光(LIF)技术获取水样荧光光谱,作为模型的输入;以改进的自动编码器(AE)提取荧光光谱特征,形成模型隐含层的特征空间。为了减少光谱中噪声和异常对分类结果的影响,对极限学习机(ELM)算法进行了正则化优化,根据是否利用未知样本构造训练集,进行L2范数正则极限学习机(L2-RELM)或基于图的流形正则极限学习机(GM-RELM)优化,实现监督或半监督的分类学习。通过不同功能的隐含层之间进行传播,构建了多层正则化模型,完成了预训练和训练两个过程的融合。以淮南区域煤矿突水水样为实验对象,与支持向量机(SVM)和单隐含层极限学习机进行性能比较。在含有混合水的样集上,该模型的平均测试准确率可达到94%以上,训练时间为0.2s左右。在含有未知样本的所有水样集上,相比于L2-RELM模型,采用基于图的流形正则优化的GM-RELM模型的测试准确率可提升2%左右。实验结果表明,M-RELM模型更能适应煤矿突水水源的判别要求。 相似文献
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Ultrafast photoelectric effects have been observed in p-n heterojunctions of La0.7Sr0.3MnO3(LSMO)/Si and LSMO/SrTiO3_/Si for the first time. The rise time was about 1 ns and the full width at half maximum was about 2ns for the photovoltaic pulse when the heterojunction was irradiated by a laser of -25 ps pulse duration and 1064 nm wavelength. The photovoltaic sensitivity was as large as 435 mV//mJ for a 1064 nm laser pulse. No such pulse was observed with irradiation from a pulsed 10.6 μm CO2 laser. 相似文献
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本文采用包含广义梯度近似的密度泛函理论对铜、硒二元团簇(CuSe)_n(n=1-10)的结构稳定性与磁性质进行系统的研究,发现:(CuSe)_n(n=1-10)二元团簇的原子总数为8时几何结构出现由平面向立体的转变行为,且Cu3Se3为"幻数"构型.同时,(CuSe)_n(n=1-10)团簇的平均结合能比同尺寸单质铜团簇的大,因此混合团簇(CuSe)_n(n=1-10)具有比单质铜团簇更强的稳定性;另外,根据(CuSe)_n(n=1-10)团簇的二阶差分能和HOMO-LUMO能隙随尺寸增加的演化趋势可获知,Cu8Se8的结构极其稳定.最后,对团簇磁性的研究发现,铜硒团簇展现出比较特别的磁性,其中,Cu3Se3的总磁矩为3μB,且磁性主要来源于硒原子,而当n=4,6,8和10时,(CuSe)_n(n=1-10)团簇磁性出现淬灭现象. 相似文献
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三维多群中子扩散方程的精确、高效求解是核动力堆芯设计及燃料管理的基础。应用有限差分方法求解该方程具有简便、精确、成熟的优点;然而,该方法的计算量和存储量均较大,极大地限制了它的计算规模和应用范围。本文基于大规模并行计算,研究三维多群中子扩散方程有限差分方法:采用中心有限差分格式离散中子扩散方程;基于MPI并行编程模型,采用空间区域分解的方式实现大规模并行计算;采用多群多区域耦合PGMRES算法进行并行加速。在集群服务器上开发了ParaFiDi程序,并采用IAEA3D,PHWR等多个基准题对该程序进行验证。数值结果表明,ParaFiDi程序具有较高的计算精度和计算效率。 相似文献
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