自适应迭代算法支持向量集的特性研究

针对在支持向量机研究中,传统的优化方法无法处理规模不断扩大的分类问题,为设计适应大样本分类的训练算法,提出了基于块的自适应迭代算法。在该算法的训练过程中,块增量学习和逆学习交替进行,能够自动得到一个小的支持向量集。将该算法与SVML ight在支持向量数量方面进行了比较,计算了UC I(Un i-versity of Californ ia-Irvine)中的6个数据集和著名的Checkboard问题。结果表明:该自适应迭代算法确定的支持向量数一般不到SVML ight所得到的支持向量数的一半,其中70%多的支持向量被SVML ight所确定的支持向量集所包含,在支持向量选择方面具有高效性。     

Pt/CS复合纳米颗粒的结构表征

采用化学气相沉积(CVD)法制备得到纳米碳微球(CS),采用浸渍还原法合成了Pt/CS纳米颗粒。电镜观察表明颗粒具有光滑的表面,其平均粒径在300nm左右,同时在产物中没有观察到纳米管和其它杂质。从HRTEM表征结果得出CS上的Pt颗粒分散均匀,直径分布在3～4nm之间。表明在溶液中使用Pt/CS催化剂时Pt颗粒可以均匀的分散于CS表面。在催化剂中Pt的含量为18%。这种较为理想的Pt/CS颗粒分布结果有利于其在燃料电池电极中的电催化作用。     

机床滚转角测量中敏感元件倾斜引起的误差分析

为研究正交偏振光相位法测量机床滚转角过程中,机床的俯仰、偏摆运动误差对测量精度的影响,建立了测量光路数学模型,利用琼斯矩阵法计算光路中光的偏振态变换过程,并推导出被测滚转角与相位变化量间的测量公式。在此基础上,采用光的偏振和晶体光学理论,分析了测量过程中机床俯仰、偏摆运动误差造成的敏感元件(即1/2波片)倾斜所引起的测量误差。分析结果表明,1/2波片在倾斜角度小于2°的情况下所引起的测量误差小于0.1%,对测量精度影响较小,从而论证了正交偏振光相位法高精度测量机床滚转角的可行性。     

求解线性运输问题的新型进化算法

运输问题自提出后,人们因其在各个领域的广泛应用进行了大量研究。线性运输问题是其核心和基础问题,以它为基础可以扩展为其他更复杂的运输模型。针对实数线性运输问题,提出了一种新型进化算法(newEA),在遗传算法(GA)的基础上引进了差异进化的思想,设计出具有全局搜索能力的重组算子,重组算子能够从理论上保证约束条件的满足。仿真实例显示了该算法的可行性和有效性。     

政府创业投资引导基金促进"创新创业"的绩效评价与提升策略——以宁波市为例

研究首先从4个维度构建政府创业投资引导资金促进"创新创业"发展的绩效评价指标体系,进而采用模糊-层次分析法和模糊-熵值法就宁波市创业投资引导基金促进"创新创业"发展的绩效进行综合评价和比较。结果表明,在样本期内,宁波创业投资引导基金促进"创新创业"发展的综合绩效分别为0. 604和0. 529,一定程度上证实了宁波政府创业投资引导基金对当地"创新创业"发展的促进作用。     

面向OpenFlow的内容分发网络视频流传输策略

提出一种基于软件定义网络(SDN)的内容分发网络(CDN)体系架构,通过改进OpenFlow的控制器接口,借助可伸缩视频编码的基础层实现无损传输,加强层为增强视频提供尽力而为的传输.通过多种情景的模拟实验,该体系架构在网络拥塞的情况下,能有效提高峰值信噪比,提供良好的视频传输服务质量.     

基于多线性主成分分析的支持高阶张量机

为了处理张量数据,传统的学习算法常常把张量展成向量,但会造成破坏原始数据固有的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失,或产生高维向量,使得后期学习过程中容易出现过拟合、维度灾难和小样本问题.近年提出了许多基于张量模式的分类算法,而支持高阶张量机算法是张量分类算法中最有效的方法之一.考虑到张量的高维性和高冗余性,本文提出基于多线性主成分分析的支持高阶张量机分类算法(Multilinear Principle Component Analysis Based Support High-Order Tensor Machine,MPCA+SHTM).该算法首先利用多线性主成分分析对张量进行降维,然后利用支持高阶张量机对降维后的张量进行学习.在12个张量数据集上的实验表明:MPCA+SHTM在保持测试精度的情况下有效地降低了SHTM的计算时间.     

原子-分子玻色-爱因斯坦凝聚系统中Q函数和量子动力学研究

利用数值对角化方法和相空间中准几率分布函数Q函数,研究了原子-分子玻色-爱因斯坦凝聚体系统当初态处于福克态和相干态时的时间演化行为.在此基础上,通过不同时刻原子和分子准几率分布的比较,分析了在上述2种不同性质的初态下,非线性相互作用对原子-分子玻色-爱因斯坦凝聚体系统布居数以及量子涨落的影响.     

SOFCs阴极材料La0.6Sr0.4Co1-x Fex O3-δ溶胶凝胶自燃烧法的制备

以分析纯La（NO₃）₃·6H₂为O、Sr（NO₃）₂、Co（NO₃）₂·6H₂O和Fe（NO₃）₁·9H₂O为原料,采用溶胶凝胶-自燃烧法制备了不同组成的La_0.6Sr_0.4Co_1-xFe_xO_3-δ（LSCF）超细粉体。采用X线衍射（XRD）和透射电子显微镜（TEM）对合成超细粉体的结构和形貌进行测定和表征。结果表明:溶胶凝胶-自燃烧法可一步合成粒径为30～70 nm的LSCF超细粉体,且随着Fe³⁺含量的增加,衍射峰值向低角度方向略有偏移。对超细粉体的烧结性能、热膨胀性能及电性能进行测试,结果表明:该粉体在1 100℃下烧结2 h,其相对密度达到97%。热膨胀系数随x(Fe³⁺含量)增加而增大,由x=0.1时的8.42×10^-6K^-1增大至x=0.5时的9.56×10^-6K^-1。直流四端子法电导测试表明:电导率随温度的升高（200～800℃）出现极大值,最大值可达950 S/cm,在500～700℃范围内,电导率均在200 S/cm以上,能够很好地满足中低温固体氧化物燃料电池对阴极材料的要求。