脉冲CO_2激光气相合成大尺寸硅团簇的研究

利用脉冲ＣＯ＿２激光气相合成了大尺寸的硅团簇ｓｉｎ（ｎ～１０３）,并对其生长机理进行了初步研究。大尺寸硅团簇Ｓｉｎ（ｎ～６４０）的飞行时间质谱可用对数正态分布函数很好地拟合,分析表明其结构由小尺寸硅团簇丰富多样趋向于简单化。     

包络曲线的求解方法及在地球物理勘探中的应用

给出一个类曲线包络的公切线的求解方法,这种曲线包络在地球物理勘探的成像中有着重要应用,且这些曲线通常无解析表达形式,只能得到曲线上离散的点。文中给出了求解的迭代方法及收敛性。算例表明这种迭代方法收敛速度非常快,文中还证明了速度成像中等时曲线的凸性。     

团簇离子FenPm+结构的量子化学研究

对激光等离子体反应生成的原子团簇 Ｆｅｎ Ｐｍ ＋ （ｎ＝ １～３, ｍ ＝ ２～１２）进行了量子化学从头算研究, 对可能的几何结构进行了试探性计算, 并对其中较稳定构型进行结构优化． 结果表明： Ｆｅ Ｐｍ ＋ 中, Ｆｅ 倾向与 Ｐ形成多配位磷化物． 其中 Ｆｅ Ｐ６＋ 较稳定． 同时, 铁与磷易形成多铁磷化物．讨论了 Ｆｅ２ Ｐ５＋ ～ Ｆｅ２ Ｐ８＋ , Ｆｅ３ Ｐ２＋ ～ Ｆｅ３ Ｐ１２＋ 不同构型对其稳定性的影响．     

原子团簇P+9的同分异构体预测

Ｐ８ 、 Ｐ＋９ 和 Ｐ＋２５是解释由激光产生的磷原子团簇正离子的质谱图的关键原子团簇, Ｐ＋２５ 可视为由 Ｐ８和 Ｐ＋９ 结合而生成的结构．使用分子图形软件设计出 １９ 种 Ｐ＋９ 的同分异构体,并进行分子力学、 Ｐ Ｍ ３ 半经验量子化学和 Ａ Ｄ Ｆ 密度泛函优化．所有的异构体模型中的磷原子均采用二、三和四配位成键．从各异构体成键能量的比较中可得知,具有平面和双键的结构较不稳定,某些对称性高的结构变形后更加稳定,最稳定的 Ｐ＋９ 构型是在楔状的 Ｐ８ 的侧下部增加一个磷原子所生成的结构．计算结果可为进一步设计大分子磷原子团簇正离子的结构并解释它们在激光质谱图上的尺寸分布打下基础．     

基于簇间连接的元聚类集成算法

聚类集成已经成为数据挖掘和机器学习中的热门研究课题,尽管近年来取得了重大进展,但目前聚类集成的研究仍存在两个具有挑战性的问题.首先,大部分集成算法倾向于在对象的层面研究相似度,缺乏发掘簇层面信息的能力;其次,目前许多集成算法仅仅关注簇内对象的直接共现,忽略了簇与簇之间的关系.针对这两个问题,提出一种基于簇间连接的元聚类集成算法,首先根据Jaccard相似度构造一个簇相似度矩阵,然后利用连接三元组细化这个相似度矩阵,最后通过图划分和成员分配得到最后的结果 .理论分析和实验测试表明,提出的算法不仅能产生较好的聚类结果,而且受聚类集成规模的影响较小.     

WSN中低功耗路由协议LEACH的一种改进方法

在无线传感器网络中,针对节点有限的能量资源,路由的设计必须以节能为重要目标。这对整个网络的生存时间至关重要。对LEACH协议进行了深入的分析。针对LEACH协议在簇头选择算法上过大的随机性以及分簇次数过多的问题进行了优化。在簇头选择过程中加入能量影响因素,使剩余能量大的节点更有机会当选为簇头。另外在稳定运行过程中也加入了能量阈值防止下一轮分簇的过早发生。仿真结果表明,改进后的算法相比原LEACH算法能有效地平衡网络整体的能量消耗,延长网络的生存时间。     

认知无线电中基于双自适应门限和簇的协作频谱检测

认知无线电(CR)被提出来是为了解决频谱资源短缺和低频谱利用率的问题。它允许认知用户在授权用户空闲的时候机会地接入未占用的频谱。因此,快速而又准确地检测授权用户信号是认知无线电系统的基础。为了提高认知无线电网络协作频谱检测的性能,利用了最优化的本地频谱检测,并结合了基于簇的网络模型。首先,将认知用户分为若干个簇,并选出簇头节点。在同一个簇中的认知用户,共同做出一个簇判决。之后,各个簇头节点进行通信做出全局判决。此外,信噪比(SNR)高的认知用户,向信噪比低的认知用户发送辅助信息,以帮助它们利用自适应双门限法,更加准确地完成本地频谱检测。通过仿真可以发现,本地频谱检测和全局频谱检测的性能都得到了提高。     

团簇Y3O、Y3O-和Y3O+的几何和电子结构

采用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,在LANL2DZ基组下,对团簇Y3O、Y3O^-、Y3O^ 的几何结构进行优化。结果表明,Y3O团簇的平衡构型都是四面体结构,具有Cs对称性。YsO的基态是两重态2^A′,Y3O^-的基态是三重态。A″,Y3O^ 的基态是单一态1^A′。计算得到的电子亲和能和电离能都与实验吻合。电荷分布和自旋密度分析表明团簇Y3O的性质主要取决于“碎块”Y3。     

基于最大选票的无线传感器网络分簇算法

在分簇的传感器网络中,簇首节点的选取将直接影响网络的生存期。提出了一种基于最大选票的分簇算法(CABMV),该算法综合考虑节点剩余能量及网络拓扑结构对簇首选举的影响,每个节点根据邻居节点的投票数决定是否当选簇首。该算法是完全分布的,不依赖网络大小及结构。仿真实验表明,该算法扩充性强,能量利用率高,能有效的延长网络生存期。     

两类含幺幂等元半环簇

研究了两类含幺幂等元半环簇中成员的一些性质,给出了其中成员的等价刻画,并讨论了其中成员的结构。得到了这两类子簇中成员的一些结果。