一种新高斯过程分类算法

由于需要利用高斯函数逼近潜变量函数的后验概率, 传统高斯过程分类算法通常都存在计算复杂度高的问题. 对此, 提出一种新高斯过程分类算法. 该算法的基本思想为: 首先, 利用Parzen 窗方法估计出每个训练样本的后验概率; 然后, 通过所得到的后验概率将原始分类问题变换为回归问题; 进而分析地得到潜变量函数后验概率的显式表达式, 以避免逼近后验概率所面临的高计算复杂度问题. 仿真实验结果表明, 所提出的算法在分类精度上优于已有的高斯过程分类算法.

     

从天然辉锑矿中制备硫化锑纳米棒及其性能探究

以天然辉锑矿为原料, 在聚乙二醇(PEG)和N,N-二甲基甲酰胺(DMF)的辅助下, 利用水热法合成了硫化锑(Sb₂S₃)纳米棒。探讨了Sb₂S₃纳米棒的形成机理, 并系统研究了不同制备条件对产物形貌与性能的影响。采用一系列表征方法对产物的晶型、成分、形貌、光电性能进行了探究, 并以可见光为光源、甲基橙为目标降解物评价了纳米Sb₂S₃的光催化活性。研究表明, 经160℃水热反应12 h可得到厚约50 nm的Sb₂S₃纳米片, 在氮氛中400℃热处理1 h后, 纳米片将转变为宽100~200 nm, 长2~3 μm的Sb₂S₃单晶纳米棒。制备的Sb₂S₃纳米棒为直接半导体, 能带间隙为1.66 eV。光催化测试表明, 制备的Sb₂S₃纳米棒在可见光下对甲基橙的光催化降解率高于商业Sb₂S₃试剂, 60 min后, 甲基橙的降解率达87.6%, 表现出明显的可见光活性。