CseNaYC16：Sm3＋晶体的光学与磁学性质研究

掺杂三价稀土离子（Re3＋的Cs3NaYC16晶体,因具有优良的光学和磁学性质而得到了高度的重视。本文利用晶体场理论和自旋哈密顿理论分别对Cs2NaYCl6：Sm3＋晶体的光谱和电子顺磁共振谱（EPR）进行分析和计算。在叠加模型的基础上,通过对角化24x24能量矩阵研究cs2NaYCl6：Sm3＋时的能级、电子顺磁共振参数和超精细结构常数。计算结果与观测值能够较好的吻合并对结果进行讨论。     

基于CNN-LG模型的窃电行为检测方法研究

针对当前电网单一学习器窃电检测方法准确率低、实时性差且无特征提取的问 题,提出一种基于卷积神经网络轻梯度提升机（CNN-LG）模型的窃电行为检测方法. 通过卷积 神经网络（CNN）提取用户用电数据电力特征,将提取特征输入以决策树为基学习器的轻梯度 提升机（LG）分类器对数据进行训练,据此建立基于卷积神经网络轻梯度提升机模型的窃电行 为检测方法 . 采用基于卷积神经网络轻梯度提升机模型对国家电网和爱尔兰智能能源径 （ISET）数据集分别进行窃电行为检测 . 实验结果表明,本文提出方法可快速准确实现电网中 各类窃电行为检测,相比于现有检测方法具有更高准确度、更优泛化性能和实时性.