溅射气压对TiO2薄膜结构性质的影响

用射频磁控溅射技术在双面抛光的石英玻璃(SiO2)基底上沉积Er3+/Yb3+掺杂的TiO2薄膜,利用RBS背散射分析技术和X射线衍射技术研究溅射压强对薄膜结构性质的影响.结果表明:随着压强增加,成膜速率缓慢下降,且压强增大到一定数值之后对成膜速率的影响会逐渐减弱;随着压强增加,薄膜晶粒变大,晶粒间界变小,晶化质量提高.当溅射压强2.0Pa时,晶粒尺寸最大为64nm;适当降低溅射压强有利于提高薄膜的沉积速率,但是压强值也不能过小,否则会影响薄膜的晶粒尺寸大小,降低薄膜的结晶质量.     

基于序贯决策融合的变化检测方法研究

根据序贯分析方法对决策树变化检测方法进行了改进,提出了一种基于序贯决策融合的变化检测方法。该方法利用决策树算法具有可处理连续型和离散型数据的特性,将前一次决策树判别的结果作为输入特征,与原输入特征数据组成新的特征向量参与训练生成新的决策树。通过反复迭代使决策树的判别结果达到稳定状态,以此减小决策树变化检测方法中影响结果精度的不确定性。实验结果验证了本文方法的可行性与有效性,为提高遥感影像变化检测结果的准确性提供了一条新的技术途径。     

"X霸"的语义句法特征分析

以"霸"为类词缀的"X霸"形式的新名词大量出现,本文主要研究泛化程度较高的"X霸2"的语义特征,并阐释类后缀"霸"的不完全泛化现象.其次对"X霸"形式的新词的句法结构特征进行全面分析.     

PML子结构方法分析波导不连续性问题

按均匀性将波导沿纵向划分为不同子结构,视PML为其中一个子结构.采用有限元方法对波导各个子结构横截面进行离散,沿纵向运用精细积分算法求出各子结构的出口刚度阵,进而做子结构拼装以求解波导不连续性问题.算例的数值结果表明本文方法能够有效地分析波导不连续性问题,克服了人工边界距离波导不均匀部分必须足够远的缺点,可以求得距离波导不均匀部分较近区域处的场.     

直接喷水的降NOx排放技术

由德国Ｊ．Ｊ．Ｓｉｅｔａｓ船厂承建、芬兰Ｔｒａｎｓｆｅｎｎｉｃａ租用的７艘开上开下运纸船（主机为Ｗａｒｔｓｉｌａ中速柴油机）于１９９９年交付使用。这些船装用了直接喷水装置（ＤＷＩ），可将ＮＯｘ排放降低５０％～６０％。ＤＷＩ技术具有投资与使用费低、所需空间增加甚少和使用可靠的综合优点，因此可实现经济性好和排放低的最佳组合。１ＮＯｘ降低技术实用概况 目前适用于船艇的ＮＯｘ排放降低技术有三种：低ＮＯｘ燃烧（基于微调燃烧过程以对低排放与低油耗二者进行平衡的一种柴油循环再组织技术）、紧凑型ＳＣＲ（催化转换…     

一种新的高光谱遥感图像纹理特征提取方法研究

提出了一种新的基于自相关的高光谱遥感图像纹理特征提取算法,该算法通过引入核函数技术,将单波段纹理窗口的空间自相关函数,扩展到多波段遥感图像的纹理描述.然后对特征矢量进行无监督C均值聚类实验和有监督RBF神经网络分类实验,在分类实验中确定了最佳窗口尺寸.实验结果表明,该文提出的自相关特征可以有效地描述高光谱遥感图像的纹理.     

钛/铁复合板平底球形薄壁件充液拉深工艺研究

目的 选用充液拉深先进成形技术制备钛/铁复合板平底球形薄壁件,并研究其充液拉深变形行为,以解决传统拉深工艺制备平底球形薄壁件极易产生褶皱的问题。方法 对钛/铁复合板平底球形薄壁件在不同液压力、压边间隙及凸模与板料间摩擦因数等工艺参数下的充液拉深过程进行数值模拟。对数值模拟结果进行分析,讨论工艺参数对零件成形性能的影响以及抑制起皱的机理。最后在不同拉深工艺下进行成形试验,制备钛/铁复合板平底球形薄壁件并与数值模拟结果进行对比。结果 数值模拟和成形试验结果表明,传统拉深工艺制备的钛/铁复合板平底球形薄壁件出现了明显的褶皱,采用充液拉深工艺可以有效解决零件侧壁起皱的问题。增大液压力、减小压边间隙或增大凸模与板料间摩擦因数会导致零件减薄率的提高并降低零件侧壁起皱的风险。在压边间隙1.5 mm、液压力25 MPa的条件下,采用充液拉深工艺可以制备出侧壁无褶皱的平底球形薄壁件。结论 通过充液拉深工艺可以有效解决钛/铁复合板平底球形薄壁件成形过程中起皱的问题。     

建立抽象语法树模型评测C++代码

目前绝大多数的C++程序评测是通过对程序运行结果和标准测试用例的比对,给出非对即错的2值评判。而在虚拟实验室和慕课中,需要结合程序源码给出更全面客观的评价。针对此问题,通过建立C++源代码的抽象语法树,改进了结果相似度和程序代码相似度的计算方法,使其能够反映程序语义之间的相似度,并在此基础上建立了C++代码综合评价模型。通过实际检验,和人工批改相比较平均批改准确率达到了92.11%,并以百分制的方式给出评价结果。结合程序语义的评价,不仅对学生而言给出了更公正的评分,也为后续的虚拟实验室智能在线指导提供了基础。     

基于高斯混合模型的遥感影像连续型朴素贝叶斯网络分类器

提出了一种新的嵌入高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)遥感影像朴素贝叶斯网络模型GMM-NBC(GMMbased Na ve Bayesian Classifier)。针对连续型朴素贝叶斯网络分类器中假设地物服从单一高斯分布的缺点,该方法将地物在特征空间的分布用高斯混合模型来模拟,用改进EM算法自动获取高斯混合模型的参数;高斯混合模型整体作为一个子节点嵌入朴素贝叶斯网络中,将其输出作为节点(特征)的中间类后验概率,在朴素贝叶斯网络的框架下进行融合获得最终的类后验概率。对多光谱和高光谱数据的分类实验结果表明,该方法较传统贝叶斯分类器分类效果要好,且有较强的鲁棒性。