激光作用生成的纳晶硅与氧化硅界面态发光模型

我们结合量子受限效应,提出纳硅晶与氧化硅界面态发光模型来解释激光作用生成的纳米网孔壁结构的强荧光效应.将功率为50W、波长为1 064nm的YAG激光束(束斑直径0.05mm)照射在硅样品表面打出小孔,在孔内的侧壁上,有很特殊的网孔形结构,其中的网孔壁厚为纳米尺度,这里有很强的受激荧光发光效应,发光峰中心约在700nm处.我们将激光与硅样品的作用隔离于无氧化的环境里,分别比较了将硅样品浸入酒精、氢氟酸和水中的激光加工结果,其发光情况证实了该发光模型的真实性.优化激光加工的条件,我们获得了较强发光的样品.     

基于遗传优化的图像增强模糊算法

将协同进化遗传算法(CGA)应用于图像增强的模糊算法优化,以优化模糊逻辑处理效果.在CGA算法中,同时优化选择了模糊逻辑规则、最佳隶属度函数和优化了隶属度函数的参数.通过具体图像处理实验,在客观评价上证明了本方案的有效性.     

基于Petri 网软件过程执行机制的研究

在软件过程执行机制中,两种传统的过程执行机制——前摄式和反映式存在模型复杂性和执行灵活性之间的矛盾。分层机制可以缓解这种矛盾,但又缺乏严密的形式化定义。采用基于Petri网的软件过程执行机制的建模和分析方法,给出了准确的形式化定义,很好地描述了软件过程执行机制中的同步、并发和异步等特点,解决了早期"前摄式"机制的过程支持缺陷,降低了反映式机制建模的复杂性。     

基于遗传算法的制造网络服务质量优化

服务质量的合成是面向服务架构系统面临的重要挑战,评价面向服务架构制造网络最优化的典型标准是加工时间成本和系统响应时间.文中提出了一种应用遗传算法解决制造网络服务质量优化问题的新方法.首先用着色Petri网和排队论分别对制造网络的物流和信息流进行建模,然后应用遗传算法对该模型进行调度并获取服务质量的近似最优解.在该算法中,染色体采用分段基因编码,它们分别是制造网络物流和信息流调度方案的规则与加权系数的组合;遗传操作包括选择、交叉、变异3种类型.在每一代种群中,通过仿真得到与每个染色体相对应的各项性能指标值,以模糊综合评判方法求取制造网络服务质量适应度的函数值.实验结果表明,该方法能有效优化制造网络的服务质量.     

重新构建技术经济评价指标体系的思考

现有技术经济学理论的观点是内部收益率法与净现值法的评价结论必须一致,本文探讨得出的结论是依据此观点给出的有关内部收益率指标及其评价理论没有存在的理论与实际意义。在此基础上,提出了依据不同投资人的期望要求构建经济性评价指标体系的观点,并上升理论探讨了不同投资人期望要求的六种类型,同时给出了满足不同类型投资期望要求的评价指标体系。从而揭示了内部收益率法存在的意义及应有的定位。     

基于离散-连续联合建模的供应链混合Petri网仿真研究

供应链是由作为自治实体的供应商、制造商、分销商、零售商的连续性供应、生产、销售活动和物流服务企业的离散性运输活动相互作用而组成的混合系统。传统把供应链作为离散事件系统进行建模与仿真,这种方法不能很好地反映系统的动态复杂性。现采用离散变量与连续变量相结合的建模方法,运用混合Petri网对供应链进行了仿真,证明了其优于离散Petri网仿真。     

结合冠层密度的森林净初级生产力遥感估测

【目的】 森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】 以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】 特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm²·a),高森林净初级生产力 [≥18 t/(hm²·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】 结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

汉密尔顿回路逻辑程序的两个结果

基于回答集语义的逻辑程序提供了描述性问题求解的范例,而逻辑程序的一阶环公式提供了计算回答集的新方法——自动定理证明.本文研究了汉密尔顿回路逻辑程序的一阶环公式,证明了计算汉密尔顿回路的有助于提供计算效率的两个主要结果.     

基于网结构压缩技术的Petri网监控器综合

针对Petri网控制问题中不可控子网的状态空间指数级增长导致的计算复杂性难题，提出了控制目标（线性约束）等价的网结构压缩算法：（1）将不可控子网部分区域压缩为单个库所；（2）并将原网上的线性约束等价转换为新网的新线性约束.反复迭代该算法，可以有效地压缩原不可控子网，从而指数级地减小不可控子网的状态空间，有效地降低监控问题的计算复杂性，甚至当不可控子网为状态机时，该方法能够彻底解决上述计算复杂性难题，获得高效最优的Petri网监控器，并用一个物料运输系统演示了该方法.