具备跨源域学习能力的模糊聚类算法研究

针对传统迁移学习聚类算法因单一源域到单一目标域且两者类别数必须一致的约束而达不到良好的聚类效果的问题,本文提出了一种跨源域学习的聚类算法,该算法具有三大优点：1) 该算法不仅扩大源域数目且取消了源域类别数的限定,算法可以自适应选择源域进行学习,因此算法的迁移学习能够得到较大的提升;2)由于算法所利用的源域知识不会暴露原数据,因此算法具有良好的源域数据隐私保护性;3)通过调节平衡参数可以使算法退化为传统的聚类算法,因此该算法的聚类性能是有所保障的。通过在模拟数据集和真实数据集上的实验,验证了文中算法较之现有迁移学习聚类算法具有更好的迁移能力,且聚类性能及鲁棒性也有较大的提升。     

压电陶瓷驱动平台的复合控制方法研究

压电陶瓷驱动平台的迟滞非线性影响其定位精度,并降低原子力显微镜等微纳操纵系统对微纳米尺度样品的扫描成像质量。采用最小二乘法对压电陶瓷驱动平台的迟滞特性进行建模,避免了繁琐的迟滞模型求取过程;提出前馈控制与自抗扰控制相结合的复合控制方法,通过设定扩张观测器的带宽及系统控制带宽达到消除迟滞、提高平台定位精度的目的。实验结果表明,该复合控制方法在保证系统稳定性的前提下能有效地提高系统定位控制精度。     

社交网络数据采集技术研究与应用

随着社交网络的快速发展,对其研究也逐步深入。显然,社交网络基础数据的获取对研究具有非常重要的意义。针对目前已有的数据采集方案,根据新浪授权标准以及最新的微博加密方式,研究了两种采集方案:1)经OAuth2.0认证后,通过微博API接口获取数据;2)在RSA2加密方式下模拟登录微博,再通过网络爬虫抓取数据。同时,还研究了通过网页采集器针对微博编写适当的采集规则进而实现对数据的获取。3种数据采集方案都能有效地对数据进行采集且各具特点,针对数据的采集需求,提出融合不同的采集方案的策略。经实验研究,方案的融合策略可快速、高效地实现大数据量的采集。     

ZnO/TiO2多层薄膜氨气敏光学特性研究

介绍用SG法制备了ZnO/TiO2多层薄膜的方法,研究了在几种还原性气体中的气敏透射光谱,发现其对氨气具有优良的选择性,且其光学透过率在一定浓度范围内随氨蒸气浓度增加而显著地单调上升,敏感波段扩展到整个可见光区域。这是一种有实用价值的气敏光纤传感材料。讨论了该多层薄膜的气敏光学机理和高选择性的机理。