随机Bregman ADMM及其在训练具有离散结构的支持向量机中的应用

针对具有多块可分结构的非凸优化问题提出了一类新的随机Bregman交替方向乘子法,在周期更新规则下, 证明了该算法的渐进收敛性; 在随机更新的规则下, 几乎确定的渐进收敛性得以证明。数值实验结果表明, 该算法可有效训练具有离散结构的支持向量机。     

融合学习模型的岩石光谱特征自动分类

岩石光谱综合反映了岩石的物理化学性质、成分及其结构构造。岩石光谱数据已被应用于岩石分类的研究,但是不同于矿物光谱,岩石光谱并无标准数据库,且受较多干扰因素影响,例如矿物组分、结构构造、化学成分、风化力度,测量仪器的误差等。传统岩石光谱分类模型先是对岩石光谱进行预处理排除干扰,然后采用不同方法对部分光谱特征分析,以达到分类目的。但对光谱数据特征遗失较多,使得分类准确率低下且操作过程繁琐、效率不高。因此,建立一个简单、快速、准确的岩石光谱自动分类模型具有重要意义。机器学习能够对获得的所有数据进行学习,不存在遗漏,大大提高了分类精度,且是对原始数据直接操作,不需预处理,简化流程。为此,选取辽宁兴城地区作为研究区,采集了若干种典型岩石样本,利用美国ASD便携式光谱仪实测光谱,最终获得608条数据,依据岩石光谱特征分为三类进行研究。首先利用决策树(DT)及决策树的升级模型--随机森林（RF）对数据进行分类,但当数据噪音较大时随机森林容易陷入过拟合;因而利用对异常值不敏感的K-最近邻（KNN）建模,但KNN需要对每个样本都考虑,数据量大时计算量会很大,效率不高;所以通过支持向量机（SVM）来提升分类准确率。从实验结果可以看出,4种分类模型的准确率排序为：SVM>KNN>RF>DT。为进一步提高岩石光谱特征的自动分类精度,采取了融合多个不同模型的办法,即对不同模型的分类结果进行投票,选择投票最多的作为最后分类结果。由于硬投票可在一定程度上减少过拟合现象的发生,更加适合分类模型,所以利用硬投票法融合了RF、KNN与SVM三个机器学习模型,最终的分类准确率可达到99.17%。综上所述,基于融合学习模型进行岩石光谱特征自动分类是切实可行且准确高效的。     

Guided surface modes in a hollow slab waveguide with a left-handed material substrate or cover

The structural dispersion characteristics of guided surface modes in a hollow slab waveguide with a left-handed material substrate or cover are investigated. Dispersion relation is derived by using normalized parameters, and universal dispersion curves have been obtained analytically, by solving transcendental dispersion equations in a reverse way. Existence condition, mode degeneracy and other dispersion properties of guided surface modes have been discussed for different ? or μ of three layers for this substrate or cover layer.     

Raman Spectrum of the Split ν4 Mode of CO[dbnd] 3 Ions in Aragonite

Infrared and Raman spectra of CO^[dbnd] ₃ ions are different in the two crystallographic forms of CaCO₃ Calcite and Aragonite owing to their different site symmetries. Due to this fact, i.r. has been used to assess the reversible Calcite ← → Aragonite transformation which occurs upon grinding of CaCO₃, and much work has been done in this field in the last few years^(1-4). In the present paper data are reported on Raman spectra of Calcite and Aragonite forms of CaCO₃ produced by the above mechanical procedure.     

溴化苄及其阳离子红外光谱的理论研究

利用密度泛函理论（DFT）在B3LYP/6-311G++（d,p）水平上对溴化苄分子进行了结构优化和频率计算,得到了该分子的稳定构型和全部振动模式。计算得到的几何参数通过与苯分子的实验值相比,发现理论值与其相吻合;理论计算和实验测得的红外光谱数据的比较分析表明,理论计算与实验测量结果符合得较好,并对其振动模式进行了归属。最后,在B3LYP/6-311G++（d,p）水平上计算得到了溴化苄阳离子的红外光谱,并与溴化苄进行了比较,计算表明电离对振动偶极距产生了较大影响。     

过滤窗最小二乘支持向量机的混沌时间序列预测

传统的滑动窗策略只是简单且机械地将最远的数据移出窗口, 而将最近的数据移进窗口. 针对这种遗忘策略存在的缺陷, 提出了过滤窗策略. 过滤窗采用"优胜劣汰"的选择机制, 将对模型贡献比较大的数据留在窗口当中. 将过滤窗和最小二乘支持向量回归机相结合, 提出了过滤窗最小二乘支持向量回归机. 与滑动窗最小二乘支持向量回归机相比较, 过滤窗最小二乘支持向量回归机具有较小的计算量, 需要较短的窗口长度就能达到和滑动窗最小二乘支持向量回归机几乎相同的预测精度, 而较短的窗口长度又预示着较少的计算量和较好的实时性. 混沌时间序列在线建模和预测的实例表明了过滤窗最小二乘支持向量回归机的有效性和可行性. 关键词： 混沌时间序列 支持向量机 滑动窗 过滤窗     

柱几何Rayleigh-Taylor不稳定性的数值模拟

给出了柱几何中流体力学方程组及其在数值模拟中采用的计算方法。对二维柱几何Rayleigh-Taylor不稳定性进行数值模拟,在线性阶段与线性理论符合得很好;不稳定性增长进入非线性区域的阈值依赖于界面的位置,并且明显不同于平面情况。     

液体炸药滑移内爆加载下钢管的变形与层裂破坏研究

用液体炸药滑移内爆加载方式,研究了不同炸药厚度和外壳条件下20钢圆管的内聚变形和破坏特征。实验中,钢管发生了较大径向应变,应变值大致随炸药厚度的增加而线性增大。在炸药厚度不低于3mm时钢管变形均匀,轴对称较好;药厚小于3mm时其变形不再是基本轴对称收缩,管子表面出现扭转褶皱。各种装药厚度下,均未观察到预期的层裂破坏。对未层裂的原因进行了初步分析。     

复杂载荷作用下圆柱壳的弹塑性动力屈曲研究

对复杂载荷作用下圆柱壳的弹塑性动力屈曲问题进行了研究。基于Hamilton变分原理导出圆柱壳的运动方程 ,本构关系采用增量理论 ,借助增量数值算法求解动力方程组。结果表明 ,均匀径向外压对圆柱壳的轴向冲击的过程或冲击性态有较大的影响 ,并讨论了径向压力与轴向冲击载荷的幅值对结构临界动力屈曲载荷和临界动力失效载荷的影响。     

密度函数垂直表示及在非均匀随机数生成中的应用

本文给出密度函数垂直表示法,以及利用该方法产生给定概率密度函数的随机向量的一般算法。