基于LDA-wSVM模型的文本分类研究

SVM分类算法处理高维数据具有较大优势,但其未考虑语义的相似性度量问题,而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题.为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度,提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型.利用LDA主题模型进行建模和特征选择,确定主题数和隐主题—文本矩阵;在经典权重计算方法上作改进,考虑各特征项与类别的关联度,设计了一种新的权重计算方法;在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类.实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类,得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果.实验结果表明,提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能.     

尖锐端头碳纳米管的制备与场发射特性

采用氢电弧法制备了尖锐端头的碳纳米管,获得了具有三种特殊形貌的尖端,即锥形、颈缩形和铅笔状尖端.该特殊彤貌的彤成可归因于在原料中加入硅粉进而形成的结构缺陷.研究了所得碳纳米管的场发射特性,发现其阈值电场较低,仅为3.75V/mm;场发射电流密度可高达～1.6×105A/cm2;且场发射稳定性好.以上优异的场发射性能归结于该碳纳米管具有良好的结构完整性和独特的尖端结构特征.

Abstract：

Carbon nanotubes (CNTs)with sharp tips were synthesized by a hydrogen arc discharge method. Three unusual morphologies,i.e. ,a cone-shaped tip,a suddenly-shrinking tip,and a pencil point-like tip were observed. These novel tip structures are considered to be related to the addition of a small amount of silicon powder in the raw material,which may introduce structural defects in the CNTs. The field emission properly of the sharp-tip CNTs was investigated,and a low threshold electric field of 3.75 V/m,a high field emission current density of ～1.6× 105 A/cm2,and a good emission stability were demonstrated. The superior field emission performance of the CNTs can be attributed to their good crystallinity and unique tip structures.     

萤火虫算法研究综述

作为一种新兴的群智能优化方法 ,萤火虫算法具有简单易懂、参数少和易实现等优点,已经在诸多领域取得了较好的应用。为了使该算法能够更有效地解决不同的优化问题,需要对标准萤火虫算法进行改进或混合其他算法。介绍了萤火虫算法的原理及其应用领域,重点分析了算法的改进策略,并提出了算法进一步研究的方向。     

新世纪跨季节显热储热项目发展现状与分析

发展跨季节储热技术对实现我国供热领域的绿色低碳转型具有重要意义。本文从跨季节储热项目角度出发,分别对跨季节储热的原理及分类、国内外发展现状、项目统计与参数分析等方面进行了综述。重点对所统计的44个国内外跨季节显热储热项目进行了典型技术经济参数分析、热源分析与材料分析。最后指出国内外跨季节储热项目数量增多、储热规模持续扩大,发展大容量跨季节水体储热、实现跨季节储热热源多能互补、规模化应用热泵、进一步开发适用于跨季节储热系统的新型材料可能是未来跨季节储热发展的重要方向。     

PSO混合DE算法求解约束优化问题

提出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题。传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值。融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度。为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响,采取了可行规则法来处理约束优化问题。最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题,并与其他算法作了比较,试验结果表明,微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性。     

从离子液体溶液中制备高韧纤维素纤维纺织品

开发出一种新型非咪唑基离子液体。将其作为溶解纤维素的溶液,应用于干喷湿法制备Lyocell型纤维素纤维,不但可显著降低温度,还可减少能耗和纤维素的降解。制得的纤维具有很高的力学性能,超过目前商业化的人造纤维素纤维。由于是采用纤维素制得的,这种纤维因此而被命名为Ioncell-F。采用该纤维制作相应的服装和纺织品试样,用以评估这类新型溶液纺丝工艺的潜力。一系列纤维素溶质包括低度精制的纤维素纸浆及废弃材料都可溶解于该离子液体中,这使得废料更易回收,促进了资源的循环利用。Ioncell-F的力学性能达到了增强(生物)复合材料或生物基碳纤维前驱体的水平,显示出广阔的应用前景。     

塔式太阳能热管接收器表面热流密度分布及光学性能研究

该文设计一种用于小型塔式太阳能电站的热管接收器。基于蒙特卡洛光线追迹（MCRT）算法和混合编程方法,开发光学仿真程序。详细研究单根热管表面热流密度时空分布规律和热管接收器表面能量动态分布规律,并分析接收器瞬时光学性能。研究结果表明单根热管表面热流密度具有强烈非均匀性。夏至日正午,吸热面中心单根热管吸收能量约为6.9 kW。春分日和夏至日时,接收器最大光学效率约为75%;冬至日最大光学效率约为61%。研究结果有助于进一步研究热管接收器的光热耦合机理。     

一种文化鱼群算法及其在电机参数辨识中的应用

针对基本鱼群算法盲目搜索的问题,提出一种新的基于知识的带变异算子的人工鱼群算法。利用文化算法的框架,将鱼群算法嵌入到种群空间当中,构造适用于文化鱼群算法的新的影响函数。同时应用信念空间中的规范知识和情境知识通过影响函数指导人工鱼群算法中的进化步长和方向。通过高维多峰函数检验新算法的性能,最后将新算法应用于一台内置有执行器的鼠笼电机系统的参数辨识问题,得到了参数化的执行器-转子模型。仿真结果表明新算法与基本鱼群算法相比性能显著提高,并且能够有效地解决工程优化问题。     

基于CS的Hopfield神经网络数字识别应用

介绍了布谷鸟搜索(cuckoo search, CS)和Hopfield神经网络的基本原理,研究了基于Hopfield神经网络的数字识别应用。针对Hopfield网络权值在数字识别时易陷入局部最优,提出将CS引入Hopfield神经网络的解决方法。利用CS对复杂、多峰、非线性极不可微函数的全局搜索能力,使Hopfield网络在较高噪信比的情况下仍保持较高的联想成功率,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法识别数字的效果更佳。     

基于离散事件模拟的热网快速动态热力仿真

提出一种供热管道动态热力仿真方法。该方法基于拉格朗日方法,采用离散事件模拟(Discrete Event Simulation, DES)跟踪沿管道传输的水力前沿,是首次将DES应用于供热管道动态仿真的研究。该方法考虑了水在管道中的热损失和时滞,可以处理不同的入口温度和流量,包括零流量。对管道内的温度传播进行了详细计算,通过案例利用测量数据对模型进行验证。水在管内的1个流动状态变化视为1个事件,供热管网运行是多个连续事件的组合,事件可以被创建、修改,甚至删除,即事件序列(Event Quene, EQ)可根据事件驱动阈值更新。仿真的时间步长可根据事件发生与否以及发生的时间间隔自适应变化,空间步长也可变。该方法的计算量比传统方法要小。该方法可在变入口温度和流量的基础上,精确地计算出口水温、沿管道的温度分布和热损失。