一种基于卷积神经网络的恒星光谱快速分类法

恒星光谱数据的分类是天体光谱自动识别的最基本任务之一,光谱分类的研究能够为恒星的演化提供线索。随着科技的发展,天文数据也向大数据时代迈进,需要处理的恒星光谱数量越来越多,如何对其进行自动而精准地分类成为了天文学家要解决的难题之一。当前恒星光谱自动分类问题的解决方法相对较少,为此本文使用了一种基于卷积神经网络的方法对恒星光谱MK系统进行分类。该网络由数据输入层、四个卷积层、四个池化层、全连接层、输出层构成,与传统网络相比具有局部感知、参数共享等优点实验。在Python3.5的环境下编程,利用Tensorflow构建了一个简单高效的具有四个卷积层的卷积神经网络,并将Dropout作用于全连接层之后以防止过度拟合。Dropout的基本思想：当网络模型进行训练时,把一些神经网络节点按一定的比例丢弃,使其暂时不发挥作用。Dropout可以理解成是一种十分高效的神经网络模型平均方法,由于它不依赖于某些局部特征所以能够让网络模型更加鲁棒。实验中使用的一维恒星光谱图是取自LAMOST DR3数据库,首先进行预处理截取光谱3 600~7 300 Å的部分,均匀采样后使用min-max标准化法对其进行初始化。实验包括两部分：第一部分为依据恒星光谱MK系统对光谱进行分类,每一类的训练样本包含1 000条光谱数据,测试样本为400条光谱数据,首先通过训练样本对CNN网络进行训练,进行3 000次的迭代,用训练后的网络将测试样本进行分类以验证网络的准确性;第二部分为相邻两类的恒星光谱的分类,其中O型星数据集样本为250条光谱,其余类别恒星样本数据集均为4 000条光谱,将数据5等分,每次选取当中的一份当作测试集,其余部分当作训练集,采用5折交叉验证法求得模型准确率,用BP神经网络进行对比实验。选择对网络模型进行评估的指标包括精确率P、召回率R、F-score、准确率A。实验结果显示CNN在对六类恒星光谱进行分类时其准确率都在95%以上,在对相邻类别的恒星进行分类时,由于O型星样本量较少,所以得到的分类结果不太理想,对其余类别的恒星分类准确率都高于98%,以上结果都证明了CNN算法能够很好地解决恒星光谱的分类问题。     

相对论密度泛函研究YSin± (n=1-6)离子团簇

运用广义梯度近似的相对论密度泛函方法对带电荷的YSin±(n=1-6)团簇的几何结构、稳定性、电子和成键特性进行了系统的研究. 与相应的中性YSin团簇相比,除了YSi4+和YSi5+之外,YSin±团簇基本都保持了YSin中性团簇的结构框架,这与对垂直和绝热电离能的分析结果本质上是一致的;同时,大多数离子团簇的稳定性都有明显增强,其中YSin±(n=2和5)团簇比其相邻团簇的稳定性更强. 电荷布局分析表明电荷将对Y与Sin框架之间的电荷转椅量有明显影响. HOMO-LUMO能隙研究表明：带电的YSin团簇比其中性团簇的化学稳定性更强.     

Nb_2Si_n~-(n=1～6)团簇的几何构型、电子性质和磁性的理论研究

运用密度泛函方法在(U)B3LYP/LanL2DZ水平上研究了Nb2Sin-(n=1~6)团簇的几何结构和电子性质.结果发现Nb2Sin-(n=1~6)团簇只是在相应的Nb2Sin团簇的结构基础上发生了微小畸变.其中Nb2Si-6团簇结构变化较为严重.对平均束缚能和分裂能的研究发现,Nb2Sin-(n=1~6)团簇的平均束缚能和分裂能均明显高于相应的Nb2Sin团簇,表明增加一个电子可以提高Nb2Sin(n=1~6)团簇的稳定性.通过对最低能构型的分裂能的研究发现,Nb2Si-3团簇和Nb2Si3团簇分别是Nb2Sin-和Nb2Sin(n=1~6)团簇中所有最低能构型中最稳定的.对电荷自然布局的研究发现,在Nb2Sin-(n=1~6)团簇中出现了电子反转.而对于Nb2Sin(n=1~6)团簇,当n=4~6时出现电子反转现象,n=1~2时电子转移符合常规.对HOMO-LUMO能隙的研究结果表明,除了n=1,6外,其余Nb2Sin-(n=2~5)团簇最低能结构的HOMO-LUMO能隙均小于相应的Nb2Sin团簇,说明在这些团簇中增加一个电子增强了团簇的化学活性,但是当n=1、6时增加一个电子,该团簇的化学活性反而降低了.对于Nb2Sin-(n=1~6)团簇来讲,Nb2Si-2和Nb2Si-5团簇分别成为Nb2Sin-(n=1~6)团簇中化学稳定性最强和化学活性最强的.且Nb2Sin-(n=1~6)团簇呈现半导体属性.对磁矩的研究结果表明,Nb2Sin-(n=1~6)团簇的最低能结构的总磁矩均为1.00μB,两个Nb原子的局域磁矩方向,除了Nb2Si5-团簇有一个铌原子与总磁矩相反外,其余均与总磁矩方向相同.说明各团簇中两个铌原子和硅原子对磁矩的贡献不同,方向也不完全相同.     

莪术醇在Woodward-Prévost反应条件下的产物研究

莪术醇分子中含有末端双键,将其置于Woodward-Prévost反应条件下,并未获得α-碘代乙酸酯、双乙酸酯、羟基乙酸酯等衍生物,而得到几个不同产物A～C.产物A～C通过质谱、核磁共振和X衍射分析确证结构,并对产物产生的可能过程进行了讨论.     

食品中痕量危害物分析过程污染的来源和控制

食品中危害物分析日趋痕量化,痕量化学分析因其敏感而易受外部环境的影响发生过程污染。通过对食品中痕量危害物检测过程污染实际案例的分析,发现污染的发生主要来自于实验环境、器具、试剂和过程控制等。探讨建立人员培训,方法学考查,实验环境和实验全过程控制等预防食品中痕量危害物化学分析过程污染的制度,并以此提高食品安全分析实验室检测过程预防污染的水平。     

U型波纹管整体弯曲问题的一般解

利用朱卫平等提出的柔性细环壳整体弯曲的一般解和相应的环板方程的解给出了U型波纹管在子午面内受纯弯矩作用整体弯曲的应力分布和转角公式。把计算的结果和按EJMA(Stan-dardsofthe Expansion Joint Manufacturers Association)计算的结果以及黎廷新等的实验结果作了分析比较。     

自然水体生物膜有机组分对Pb(2+)的吸附特性及其影响因素

生物膜在天然水环境和工程处理中起着重要的作用．关于自然水体生物膜对重金属的吸附作用已有很多报道．但多数报道认为，生物膜中的无机物即铁锰氧化物对重金属的吸附起着主要作用，而对于生物膜的重要组成部分——有机组分对重金属吸附影响的研究则很少．     

离子团簇YSin±(n=7-16)的几何结构和电子性质的相对论密度泛函研究

运用广义梯度近似的相对论密度泛函理论方法对YSi_n^±(n=7-16)离子团簇的几何结构、稳定性和电子特性进行了系统地数值模拟研究.与中性YSi_n团簇比较可得到以下结论：除YSi₁₀⁺和YSi₁₃⁺阳离子团簇外,YSi_n^±团簇基本都保持了中性YSi_n团簇的结构框架,这与垂直和绝热电离能的结果本质上是一致的;大多数离子团簇的原子平均束缚能都相对中性团簇有明显增大,表明离子团簇的结构稳定性都有增强,其中阳离子团簇YSi_n+(n=8, 11和14)和阴离子团簇YSi_n^-(n=9,12和14)比其相邻团簇的稳定性更强.电荷布居分析表明所有团簇中Y原子的HC电荷都在n=15处由正值变为负值,即当Y原子从Si_n框架表面位点落入硅笼中形成内嵌结构团簇时,电荷转移方向发生反转.阴离子团簇中电荷转移量普...     

无限长封装过渡金属Cd的棱柱型硅纳米管的理论研究

运用密度泛函理论的UB3LYP/LanL2DZ方法研究了无限长封装过渡金属Cd的棱柱型硅纳米管,并讨论了它们的总能量、原子平均结合能、Mulliken原子净布局、HOMO-LUMO能隙以及电偶极距.计算结果表明无限长封装Cd的四棱柱型硅纳米管基本保持管状结构,而相应的五棱柱型则发生严重畸变.它们的最低能结构都是自旋单重态.无限长封装Cd的五棱柱型硅纳米管中所有Cd原子的Mulliken原子净布局都为正,说明电荷是从Cd原子向Si原子转移,Cd原子是电荷的施体.而有趣的是相应的四棱柱型硅纳米管里两端的Cd原子的Mulliken原子净布局为正,即Cd原子是电荷的施体,但是中间的Cd原子的的Mulliken原子净布局却为负,即电荷由Si原子向Cd原子转移,Cd原子是电荷授体,Si原子是电荷的授体,出现了电子反转.计算的HOMO-LUMO能隙说明无限长封装Cd硅纳米管中五棱柱HOMO-LUMO能隙小于四棱柱型的HOMO-LUMO能隙,说明无限长五棱柱型Cd-Si纳米管的化学活性大于相应的四棱柱型Cd-Si纳米管,且它们的HOMO-LUMO能隙均小于1.5 eV,说明它们具有半导体特性.计算的电偶极矩结果显示,无限长封装Cd的硅纳米管中,五棱柱型的硅纳米管的电偶极距为2.084 Debye,而四棱柱型的电偶极距却为零,说明无限长封装Cd的硅纳米管中四棱柱型的是非极性的,而五棱柱型的则是极性的.