尖晶石氧化物能量和结构的第一性原理计算和机器学习

正尖晶石氧化物AB正尖晶石氧化物AB_2O4结构,可通过对A和B位点分别置换73种元素产生5 329种原子构型.利用高通量第一性原理方法计算了这5 329种正立方尖晶石氧化物结构的形成能和晶格常数,并提出了 "中心-环境"(center-environment,CE)特征模型,构建同时包含局部成分和结构信息的特征作为机器学习(machine learning,ML)方法的输入变量.结合第一性原理计算数据,使用随机森林算法开发了机器学习模型,准确有效地预测了尖晶石氧化物结构的形成能和晶格常数.通过比较机器学习预测的假想结构与实验结构的形成能,预测出了 361种更稳定的新尖晶石氧化物结构.讨论了与尖晶石氧化物稳定性相关的"好"与"坏"的构成元素,有助于指导实验合成新的、稳定的尖晶石氧化物.     

一种改进的有雾图像去雾算法

针对基于大气散射模型的图像去雾算法存在的图像去雾后颜色偏暗、对比度过度增强的问题,提出一种基于灰色关联度引导滤波的图像去雾算法。首先,假设有雾图像的像素可以分为正常像素和被雾霾颗粒破坏的像素,应用灰色关联理论对雾霾图像的像素值进行判断;然后,对雾霾颗粒破坏的像素进行引导滤波,通过取对数的方法缩小原始图像和滤波以后图像像素值之间的差异,在对数域中计算雾气面纱值;最后,依据大气散射退化模型反演复原清晰的图像。实验结果表明,该算法不仅可以有效改善雾霾图像的清晰度,而且能够解决去雾后存在的亮度偏暗,色彩失真等问题。