化学法清洗硅片过程中清除颗粒的机理(英文)

对化学法清洗硅片过程中消除颗粒的机理作了定量的探讨。颗粒的清除是由于化学蚀刻和颗粒与表面排斥力共同作用的结果。首次提出了最浅蚀刻深度和最小蚀刻速度的概念。最浅蚀刻深度可通过颗粒与表面间作用能的关系进行计算。是小蚀刻速度则可通过蚀刻侧形进行计算。研究结果对于优化化学法清洗过程和设计高性能清洗液都具有重要意义。     

第四统计力学-JRG群子统计理论的现状与展望

1978年,作者首次发表了群子统计理论及其在某些自然科学领域里应用的论文;接着于1984年出版了“模糊群子论”,系统地论述了线性群子理论方程及其某些应用。而后又把群子理论推广到群子间相互作用的非线性体系中,建立了重整化非线性群子理论方程。这些理论不仅能够推导出Fermi-Dirac,Bose-Einstein,Maxwell-Boltzmann统计方程,而且用很简单的方法可推导出著名的Van der Waals非理想气体方程,Kohlrausch电导方程,BET多层吸附方程。通过非线性群子方程又推导了汽液平衡组成关系式,高分子溶液第二维利系数与分子量之间的关系式,共聚物玻璃化温度与组成关系,高分子合金熔体粘度与组成关系,分子量分布关系式等。这些都表现了第四统计理论在各方面的普遍适用性和广泛应用的前景。     

平面药包的最佳间距

在矿山剥离、场地平整以及建(构)筑物基坑开挖等露天爆破中,为了充分利用炸药能量将岩石松动或抛掷到一定区域,并确保底板满足一定平整度要求,按照爆破技术设计和工程质量要求,需要设计平面布药结构.本文通过在施工现场进行的大量小型模拟实验,对平面药包间、排距与爆破漏斗的开口面积、可见深度、爆岩的抛掷距离和堆积形态等关系进行了系统分析与研究.实验结果表明,当平面药包间、排距满足一定范围时,爆破漏斗的可见深度较小,而开口面积和抛掷距离最大,爆堆形态较好.平面布药结构存在一个有利于抛掷堆积的最佳间、排距.     

一种高性能英文词性标注器的设计与实现

针对统计和规则方法各自的优点和局限,提出运用Viterbi和FTBL(fast transformation-based learning)算法相级联的算法,实现一种英文自动词性标注器.该级联方法以FTBL算法为整体算法,在它的规则学习和最终标注两个阶段,均以Viterbi算法作为其初始化过程.实验结果表明此算法优于其中任何一种单独的算法,达到了98%的高准确率,验证了自然语言处理中统计与规则并举的主流设计思想.     

估计高可信Markov系统可信性测度的一种新方法

重要抽样和重要性分裂方法经常被用来估计高可信Markov系统从初始状态出发首次回到该状态前发生故障的概率. 提出了一种新的方法估计这个小概率. 通过采用新的估计量来减小计算方差, 提高计算效率. 从描述Markov系统状态转移的积分方程推导出了新的估计量, 并从理论上证明了新的估计量的方差小于直接仿真方法的方差. 用本文方法、RB方法、IGBS方法、SB-RBS方法和直接仿真方法计算了包含延迟维修的系统的可信性测度, 结果表明本文方法具有最小的相对误差.     

可靠性统计与数据挖掘

讨论了可靠性统计与数据挖掘之间的关系．指出了用统计的理论与方法去进行数据挖掘在目前情况下仍不失是一种重要的方法。     

一种适用于并行文件系统的高可用机制

针对并行文件系统文件数据分布存储的特性所带来的系统可靠性和可用性降低的问题,提出了一种提高并行文件系统可靠性与可用性的机制.该机制采用数据镜像技术,应用逻辑镜像环来指定存储节点间的镜像关系,使得一个存储节点既存储自身的数据,也作为其他节点的数据备份节点.该机制还可以通过调整镜像深度,以满足用户对文件系统不同级别的可靠性和可用性要求.同时,建立了马尔可夫链模型,以评估所提机制的可靠性和可用性.数学求解表明,在镜像深度为2时,应用该机制的并行文件系统发生数据丢失的平均时间大大提高,约为原系统的32倍.     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

多种粒子系统的统计分布函数

运用系综统计法，对多种近独立粒子系统的粒子数分布规律进行了研究，得到了在平衡状态下多种粒子系统的统计分布函数，并对结果进行了讨论。     

基于统计方法的数据挖掘算法研究

在统计方法的基础上提出了一种根据数据集合本身的统计特性数据挖掘算法．该算法利用数据本身的统计特性对数据仓库中的数据进行分析，在给定重要性比例程度的前提下，经过系列的统计运算，得到简化的数据仓库集，并根据分析得到了数据挖掘算法的流程图．提出了比例大小关系函数，反映了数据自身的统计特性，分析表明：这种算法极大的提高了数据的有效水平。