贝叶斯网络分类器近似学习算法

贝叶斯网络在很多领域应用广泛,作为分类器更是一种有效的常用分类方法,它有着很高复杂度,这使得贝叶斯网络分类器在应用中受到诸多限制。通过对贝叶斯网络分类器算法的近似处理,可以有效减少计算量,并且得到令人满意的分类准确率。通过分析一种将判别式算法变为产生式算法的近似方法,介绍了这种算法的近似过程,并将其应用在了贝叶斯网分类算法中。接着对该算法进行分析,利用该算法的稳定性特点,提出Bagging-aCLL 集成分类算法,它进一步提高了该近似算法的分类精度。最后通过实验确定了该算法在分类准确率上确有不错的表现。     

原丝浸渍硼酸对炭纤维结构与性能的影响

聚丙烯腈原丝(3K,1.1dtex)用硼酸进行浸渍,再分别进行间歇式预氧化和炭化。借助元素分析、X射线衍射、红外分析和扫描电镜等表征手段和力学性能测试,研究了硼酸浸渍对原丝结构、预氧化炭化过程及炭纤维结构与性能的影响。结果表明,硼能进入到原丝的内部,但只是物理吸附,在浸渍过程中不改变原丝结构,在预氧化过程,硼钝化了纤维的环化、氧化反应,起始温度推迟2.5℃。在炭化过程中,硼促进了纤维结构的有序化和完善,炭纤维的强度和模量都得到了提高。硼质量分数为1.376×10-4,张力为108 g时,炭纤维抗拉强度为2544 MPa,较同等条件未渗硼的提高约90%。     

高温浸铁对碳纤维结构与性能的影响

研究了Fe离子在石墨化过程中对聚丙烯腈基碳纤维结构与性能的影响。采用不同浓度的FeCl3溶液对碳纤维进行浸渍,并在2500℃进行高温处理。通过扫描电镜、X射线衍射、体密度、力学性能等测试手段考察了碳纤维的结构和性能。结果表明,经过高温处理后,Fe离子具有催化石墨化效应,促进了碳纤维从乱层结构向石墨结构的转变;碳纤维微晶尺寸、层间距、弹性模量增加,表面形态也得到改变。同时,Fe引起碳元素的流失,高温处理后体密度降低、碳纤维的缺陷增加,导致抗拉强度降低。