熔盐溶液的统计理论——第三部分 三元同离子系的相平衡

根据我们以前提出的熔盐溶液的统计模型,和零级近似规则溶液理论,导出了AB-AC-AD型和A_2B-AC-AD型三元熔盐相图的液相面方程式。计算结果用若干三元相图进行了验证,结果符合较好。对其他类型的三元同离子系相图,则讨论了溶解能参数和相图几何特征的关系。     

填隙Ti2Ni相形成条件的模式识别分析

在多维键参数空间中对填隙Ti_2Ni相化合物的形成条件做模式识别分析,由于前过渡金属原子组成的八面体空穴中填入C,N.O原子使Ti_2Ni结构稳定化,此结构的分布区扩大,邻近的Al_2Cu,MoSi_2结构分布区减小。     

LiF-KF熔盐溶液热力学性质Monte Carlo法计算机模拟研究

本文用 Monte Carlo法对同离子系LiF-KF熔盐溶液的结构和性质进行了计算机模拟.对各离子间的偏径向分布函数和混合热、位能分布等的计算表明,LiF与KF熔盐混合后,Li~+,F~-离子间平均距离减少,与互易盐系LiF-KCl溶液的模拟结果相似.混合热的计算结果与实测值相当接近。混合热产生的原因:正离子间排斥能减少;正负离子间吸引能减少;负离子间排斥能减少。     

非过渡金属二元系液相分层的若干规律

用扩展的Ｍｉｅｄｅｍａ合金元胞模型研究了非过渡金属二元系液相分层规律，结果表明：Δｎｗｓ＾１／３大，Δψ小的二元合金系液相分层，在ΔＺ（价电子数差）与Δｎｗｓ＾１／３，Δψ张成的三维空间中，形成固相中化合物的二元液相分层系和不形在固相中间化合物的液相分层系各自分布在特定的区域。     

AB_5型贮氢合金P－C关系的人工神经网络研究

本文利用人工神经网络方法研究了ＡＢ５型贮氢合金的Ｐ－Ｃ曲线、平台宽度和平台压力等，并取得了满意的结果，表明人工神经网络可用于贮氢材料的设计     

采用重复剪辑近邻法提高决策树算法的性能

决策树算法易受训练样本集中噪声和混杂区域的影响，重复剪辑近邻法能消除样本集中符合某些先决条件的噪声，清除混杂区域中后验概率较小的类别所包含的样本，并在各类样本间形成符合Bayes分类准则的界线，用它对合适的训练样本集进行筛选，可在不损害分类准确率的同时明显地减小决策树的规模，有助于增强决策树的可理解性和可用性，从而提高决策树的性能。     

MgCu_2型Laves相晶格常数的规律性

根据Miedema的合金元胞模型，用人工神经网络－原子参数方法总结MgCu2型Laves相晶格常数的规律性，从而提出一种计算Laves相晶格常数的方法。     

DMOS-基于多种数据挖掘算法的工业优化软件系列

基于我们多年从事炼油，化工，冶金工业优化工作的经验，参照国际上先进控制和优化工程公司的工作模式，开发了适用于生产过程优化，故障诊断，优化新产品研制和配方设计的软件系列DMOS。DMOS软件分开发软件和运用软件两大类，前者包括一个数据挖掘方法库，其中多种模式识别，支持向量机算法，线性和非线性回归以及人工神经网络组成一个信息处理的统一流程。可处理用户的数据，开发适合用户需要的DMOS运行软件。后者包括数据库，模型库和简易方法库，可直接对生产进行优化开环指导或在线控制，DMOS软件系列为化工，炼油，钢铁等行业生产过程优化的工程化运营创造了条件。     

基于SVM的特征筛选方法及其若干应用

对于拟合问题，传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准，未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别，不能获得预报能力最强的特征筛选结果。为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法，并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝溶出率两套实验数据集的特征筛选。     

利用支持向量机研究钙钛矿型合金中间相的若干规律

以原子的金属半径、电负性和次内层d电子数为参数,用原子参数—模式识别方法,以及支持向量机等方法求得含碳、氮、硼的三元合金系形成钙钛矿型中间相的判据,并建立了计算钙钛矿型中间相的晶胞参数的半经验回归模型。该模型留一法的预报值正确率均在90%以上,与实验结果符合。