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作者：刘士宁电子科技大学

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面向复杂标记空间的特征选择算法研究

面向复杂标记空间的特征选择算法研究

作者：林士栋闽南师范大学

学位级别：硕士

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热电双层膜热电性能的模拟与实验验证

热电双层膜热电性能的模拟与实验验证

作者：杨士冠太原科技大学

学位级别：硕士

热电材料和器件可以将热能直接转化为电能,具有非常广阔的应用前景。其中薄膜热电材料具有结构紧凑、可靠性高、高表面体积比、制造成本低等优点,引起越来越多的关注。目前,热电双层膜的电输运性能的预测一般采用并联模型理论,然而并联... 详细信息

热电材料和器件可以将热能直接转化为电能,具有非常广阔的应用前景。其中薄膜热电材料具有结构紧凑、可靠性高、高表面体积比、制造成本低等优点,引起越来越多的关注。目前,热电双层膜的电输运性能的预测一般采用并联模型理论,然而并联模型本身缺乏理论和实验的支持和验证。针对这个问题,本文通过理论模拟和实验测量得到双层膜的两面的塞贝克系数,并与理论值相比较,从而研究了并联模型适用性问题。首先本文借助于COMSOL Multiphysics软件采用有限元理论模拟得到Cu/Si,Ag/Si双层膜在施加温度梯度下的塞贝克系数,并与并联模型进行了比较。研究了双层膜两端是否镀金属Pt层、双层膜之间插入高阻/低阻/绝缘界面等对双层膜的塞贝克系数的影响。研究发现,当冷热端无Pt时,存在高阻和电绝缘界面时Si和Cu两面电势分别沿温度梯度方向均匀分布,测得其塞贝克系数分别为-449.84μV·K-1、-3.33μV·K-1,与材料本身的值相同,和理论值(-3.33μV·K-1)不一致;低阻界面时Cu面热电势随着探针间距L均匀变化,而Si面呈现非均匀变化。存在Pt层时,Cu和Si面的热电势沿着温度梯度的方向分布均匀,无论在绝缘/高阻/低阻界面中,Si和Cu两面测量值均与Cu塞贝克系数相同并等于理论值。同时,实验研究了不同温度Si/Ag和Bi/Ag双层膜。无Pt层时,Si/Ag双层膜Si面的塞贝克系数绝对值随着温度的增加而增加,但是Ag面塞贝克系数的绝对值随着温度的增加而降低,塞贝克系数不符合并联模型。存在Pt层时,Bi/Ag双层膜两面的塞贝克系数相同并等于理论值。因此,有Pt层时,双层膜符合并联模型,无Pt层时,不符合并联模型。其次本文制备了具有不同厚度Ag薄膜的Bi/Ag双层膜,通过测量不同端面的塞贝克系数随薄膜厚度和温度的变化规律,并与并联模型的理论值对比,用实验验证并联模型的正确性。在镀银厚度不变时,Bi/Ag双层膜Bi面和Ag面的塞贝克系数绝对值均随着温度的增加而增加。在温度不变时,随着镀银厚度的增加双层膜Bi面和Ag面的塞贝克系数先增加后减小。但是,Bi/Ag双层膜的塞贝克系数不相同且不等于理论值。当镀银厚度不变时,随着温度的增加,热电双层膜从Bi面和Ag面测量得到的电导率逐渐降低。当温度不变时,随着镀银厚度的增加,热电双层膜从Bi面和Ag面测量得到的电导率先增加后减小。因此,Bi/Ag双层膜的塞贝克系数并不等于理论值。虽然两面的电导率几乎相同,但是并不等于并联模型的理论值。因此双层膜的电导率和塞贝克系数均不符合并联模型。本文通过模拟和实验验证了双层膜的热电性能。发现有Pt时,并联模型适用于双层膜。无Pt时,并联模型并不适用于双层膜。因此,在研究测试结论时一定要考虑是否有金属层对测量结果的影响。

关键词：塞贝克系数双层热电薄膜双层膜并联模型 COMSOL Multiphysics

基于注意力机制和卷积神经网络的帕金森病分类算法研究

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基于注意力机制和卷积神经网络的帕金森病分类算法研究

作者：单士笑曲阜师范大学

学位级别：硕士

帕金森病(Parkinson's disease,PD)是一种严重的神经退行性疾病,影响着数百万人,准确诊断和及时干预有利于延缓疾病的进展。然而,帕金森病的准确诊断是具有挑战性的,特别是在疾病的早期阶段。随着神经影像技术和人工智能的发展,计算机... 详细信息

帕金森病(Parkinson's disease,PD)是一种严重的神经退行性疾病,影响着数百万人,准确诊断和及时干预有利于延缓疾病的进展。然而,帕金森病的准确诊断是具有挑战性的,特别是在疾病的早期阶段。随着神经影像技术和人工智能的发展,计算机辅助诊断已经在帕金森病的分类任务中显示出良好的效果,采用注意力机制可以帮助模型更好地获取与疾病相关的图像特征,从而提高PD分类的准确率。本文应用磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI),研究了融合注意力机制的卷积神经网络对帕金森病的分类算法。主要工作如下:(1)针对单一网络难以获取丰富特征以及梯度弥散等问题,提出了一种基于注意力残差块和特征融合的PD分类算法。首先,为了对PD进行更精准的分类,经过图像预处理后,构建了 2D MRI图像数据集。通过实验证明,每个受试者的3D MRI的水平方向分别选择16个连续的中间切片,最有利于PD分类。其次,通过融合不同种类的池化,保留图像的背景信息、广义信息和纹理信息,对原始的通道注意力机制进行改进。将改进的通道注意力机制融入残差块中,解决梯度弥散的问题,提高网络模型性能。此外,对同一网络中不同层次的特征进行融合,将融合后的特征输入到Softmax中进行分类。实验结果表明,该模型相较于其他PD分类算法有更高的准确性,取得94.23%的分类准确率。(2)针对网络对空间区域感知的不足以及感受野受限等问题,提出了一种基于双重注意力和多尺度卷积的PD分类算法。首先,将膨胀卷积引入GoogLeNet模块中,提出了多尺度卷积块(GDblock),从而增大视觉感受野,获取更丰富的图像特征。其次,改进了原始的双重注意力机制中的空间注意力机制,提高特征区域和分类之间的逻辑相关性,再与原始通道注意力机制进行并行连接,使注意力机制更好地应用到图像的分类任务中。最后,应用全连接层和Softmax组合而成的FS分类器进行二元分类。结果表明,提出的方法在目标数据集上获得94.87%的分类准确率。(3)针对串行注意力机制可能会破坏图像的重要特征以及模型参数过大等问题,提出了一种基于多尺度并行注意力和深度可分离卷积的PD分类算法。首先,应用深度可分离卷积替换DenseNet中部分常规卷积,构建了轻量级的卷积神经网络,自动地提取图像的特征,提升分类网络的训练速度。其次,提出多尺度并行注意力机制(MSP-AM),使用多个不同大小的1D和2D卷积核捕获多个范围内通道和空间相互关系,并行连接多尺度通道和空间注意力机制,提取不同尺度的通道特征和空间特征来获得注意力权重。最后,将轻量级卷积神经网络和MSP-AM注意力机制结合,应用十折交叉验证,平均分类准确率为96.73%。

关键词：帕金森病注意力机制卷积神经网络图像分类磁共振成像

卷积神经网络中高效分支注意力机制及新型激活函数的研究

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卷积神经网络中高效分支注意力机制及新型激活函数的研究

作者：崔士淼南昌大学

学位级别：硕士

卷积神经网络(CNNs)作为深度学习领域的重要技术,在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。注意力机制和激活函数作为CNNs中的关键组成部分,会影响模型的性能。现有的注意力方法和激活函数存在两个问题。(1)大多数注... 详细信息

卷积神经网络(CNNs)作为深度学习领域的重要技术,在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。注意力机制和激活函数作为CNNs中的关键组成部分,会影响模型的性能。现有的注意力方法和激活函数存在两个问题。(1)大多数注意力方法使用平均池化来生成全局上下文和使用通道降维来减少复杂度。然而,平均池化对不同像素值响应相同,通道降维会导致信息损失。(2)Rectified Linear Unit(Re LU)作为最常用激活函数,对负输入存在零梯度和在原点处不可导的问题。近年来陆续有新型替代函数提出。然而,这些新型激活函数在不同数据集上表现不稳定,需要进一步研究和改进。针对问题一,本文提出了一种高效选择核单元(Efficient Selective Kernel Unit,ESK Unit),并包含两种实例ESKB1(ESKB1只在通道域上选择分支)和ESKB2(ESKB2同时在通道域和空间域上选择分支)。在ESK单元中,首先使用了全局随机混合池化(RMP)聚集信息以提取全局上下文。然后,使用卷积模块建立相关性,以避免通道降维导致的信息减损。最后,对不同感受野尺寸的特征图进行自适应地融合。针对问题二,本文提出了两种新颖的激活函数,分别被命名为Clogish和Cmish。这两个激活函数的设计是通过利用函数乘积形式的优势。Clogish和Cmish均是平衡和非单调的。此外,为了提高Clogish和Cmish的灵活性,本文还进一步提出了参数版本Clogish(Parametric Clogish,PClogish)和参数版本Cmish(Parametric Cmish,PCmish)。实验结果表明本文提出的ESK方法比大多数现有的分支注意力方法在参数和性能之间实现了更好的平衡。譬如:在CIFAR-100数据集上的图像分类实验,本文的ESKB1比SE的Top-1准确率提高了1.16%,同时参数更少,优于现有方法,是所有方法里面效果最好的。实验结果也表明,本文提出的激活函数能够稳定地超越大多数现有的最先进激活函数。譬如:在CIFAR-100数据集上的图像分类实验,本文的Cmish方法的Top-1准确率比Re LU高了0.54%,优于现有方法,是所有方法里面效果最好的。

关键词：卷积神经网络激活函数分支注意力机制全局随机混合池化信息减损

基于柔性有机铵的结构相变化合物的合成、介电、非线性光学与铁弹性研究

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基于柔性有机铵的结构相变化合物的合成、介电、非线性光学与铁弹...

作者：殷士清云南师范大学

学位级别：硕士

煤基碳量子点修饰钴基复合材料的制备及其光催化析氢性能的研究

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煤基碳量子点修饰钴基复合材料的制备及其光催化析氢性能的研究

作者：续士勇北方民族大学

学位级别：硕士

为解决能源危机和环境问题,发展清洁的可再生能源已成为研究热点。太阳能是最丰富的可再生能源之一。光催化制氢可以利用太阳能,在催化剂的参与下通过可见光的照射实现分解水制氢。氢气具有高能量密度,燃烧零排放,已成为公认的清洁能源... 详细信息

为解决能源危机和环境问题,发展清洁的可再生能源已成为研究热点。太阳能是最丰富的可再生能源之一。光催化制氢可以利用太阳能,在催化剂的参与下通过可见光的照射实现分解水制氢。氢气具有高能量密度,燃烧零排放,已成为公认的清洁能源。但是目前大多的半导体光催化剂出现光吸收能力弱、光生载流子的分离效率低、表面活性位点的数量不足等问题,不能够实现高效析氢。本研究通过对半导体光催化剂进行形貌调控,构建异质结,引入助催化剂来提高半导体光催化性能,实现高效光催化分解水制氢。主要工作内容如下:(1)利用超声辅助过氧化氢将廉价的煤炭转化为高价值的煤基碳量子点(CQDs)。将其用于协助CoMoO4(CM)与g-C3N4(CN)光催化分解水析氢。结果表明,新型复合光催化剂CMCN-11/8%SCQDs具有较高的析氢活性,在pH为9时,最高析氢速率达到4916.63 μmol·g-1·h-1。在波长420 nm下,表观量子产率(AQE)为1.78%。CM的导带和价带位置分别为-1.03 eV和1.65 eV,CN的导带和价带位置分别为-0.83 eV和1.72 eV,由此推测CM与CN之间形成了 S型异质结。深入探讨了含硫煤基碳量子点(SCQDs)在改善光催化析氢中的作用,证明了 SCQDs与CM和CN的协同作用可以提高析氢活性。SCQDs具有良好的电子传输能力,是电子传输的桥梁,既能当作存储电子的受体,也能当做提供电子的供体,可有效地阻碍电子-空穴对的快速复合,提高电子-空穴对的分离效率。本研究为SCQDs用于光催化分解水析氢提供了关键信息,为合理设计高效廉价的光催化剂开辟了新途径。(2)采用高硫煤为碳源,尿素为氮源,用水热法一步成功制备氮硫共掺杂煤基碳量子点(NSCQDs)。通过在片状钴基金属-有机框架(Co-MOF)表面和g-C3N4(CN)表面原位生长氮硫共掺杂煤基碳量子点(NSCQDs)纳米颗粒,成功合成了一种用于光催化分解水析氢的新型复合光催化剂。对所得催化剂进行了系统的结构及性质分析,NSCQDs有效地拓宽了 Co-MOF和CN在可见光区域。新型复合光催化剂具有较高的产氢活性,pH=9时,产氢速率达到6254 μmol·g-1·h-1。同时,NSCQDs协同Co-MOF/CN复合材料具有良好的稳定性。在经过4次循环产氢后,其产氢性能仍能维持在相对稳定的水平。瞬态光电流响应和奈奎斯特图实验结果进一步证明了复合催化剂中载流子分离效率的提高。通过莫特-肖特基测试确定了单相催化剂的半导体类型(n型半导体),并分析了其能带结构。CN的导价带位置分别为-0.99 eV和1.72 eV,Co-MOF的导价带位置分别为-1.85 eV和1.33 eV。由此推测出该体系的光催化反应机理,即CN与Co-MOF之间形成了 Z型异质结,NSCQDs作为助催化剂。有效增强了复合催化剂的光催化析氢活性。(3)采用氮硫共掺杂煤基碳量子点(NSCQDs)用于协助金属磷化物(Co-P和Fe-P)光催化分解水析氢。对合成的催化剂进行了系统的结构及性质分析,研究了其光催化析氢活性与稳定性,对光催化机理进行了分析。结果表明,新型复合光催化剂具有较高的析氢活性,在pH为10时,最高析氢速率达到28.41 mmol·g-1·h-1。在波长520 nm下,AQE为4.93%,光-氢(STH)转化效率达到0.46%。瞬态光电流响应和奈奎斯特图实验结果进一步证明了复合催化剂中载流子分离效率的提高。通过莫特-肖特基测试确定了单相催化剂的半导体类型(n型半导体),并分析了其能带结构。Co-P的导带和价带位置分别为-0.44 eV和1.31 eV,Fe-P的导带和价带位置分别为-0.51 eV和1.17 eV。由此推测出该体系的光催化反应机理,即Co-P与Fe-P之间形成了 S型异质结,NSCQDs作为助催化剂,实现高效光催化析氢。

关键词：煤基碳量子点钴基复合材料异质结光催化析氢

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基于切削区域温度信号的刀具磨损预测系统

基于切削区域温度信号的刀具磨损预测系统

作者：焦士轩太原科技大学

学位级别：硕士

随着智能制造战略的稳步进行,制造行业正朝着无人化和高度智能化的方向发展。检测系统作为实现智能化的一个重要环节,为系统发出行为指令提供判断依据。其中刀具磨损预测是制造业中至关重要的问题,提前预测刀具的磨损并及时进行更换,能... 详细信息

随着智能制造战略的稳步进行,制造行业正朝着无人化和高度智能化的方向发展。检测系统作为实现智能化的一个重要环节,为系统发出行为指令提供判断依据。其中刀具磨损预测是制造业中至关重要的问题,提前预测刀具的磨损并及时进行更换,能够降低生产成本,提高生产效率。现有的刀具磨损检测方法主要依靠对切削过程中产生的各种信号进行数据分析,研究各种信号与刀具磨损之间的相关性来判断刀具磨损量。其中在使用温度信号进行刀具磨损预测时,现有方法需要在刀具上开孔,这会影响刀具本身的加工状态,而使用切削区域温度作为检测信号,则可以避免对刀具本身影响。本文使用切削区域温度信号作为检测信号,预测刀具磨损。首先,设计了基于帧差法的降噪算法,对数据做预处理。其次,构建了基于卷积长短时记忆网络的刀具磨损预测模型。最后,进行车削试验,采集数据,验证算法、模型的有效性。论文主要研究内容及创新点如下:(1)设计了基于帧差法的降噪算法,去除切削屑产生的噪声。本文选择切削区域温度数据来预测刀具磨损,考虑到数据采集过程中切削屑的遮挡问题,设计了降噪算法。首先,对切削屑产生得噪声做定性分析。其次,分析了帧差法的基本原理,通过帧差法识别切削屑的位置,并去除、填充。同时,引入了卷积计算,使得算法能够增大切屑温度与刀具表面温度的差值,提高判断的精度。最后,通过试验验证了算法的有效性,结果表明设计的降噪算法能够有效的去除切削屑脱落对数据的干扰问题,所提方法相比帧差法对切削屑边缘的温度值处理的更好,去除更加完整。(2)构建了基于卷积长短时记忆神经网络的刀具磨损预测模型。首先,设计了基于卷积长短时记忆网络的整体结构,确定了数据预处理的流程。然后,对比传统的BP神经网络,所提网络模型在不同工况下的均方根误差平均降低了0.0171,决定系数平均提高了0.30874。结果表明搭建的卷积长短时记忆网络预测模型相比传统的BP神经网络模型具有更高的预测精度。(3)设计并进行了刀具磨损预测试验,验证降噪算法和预测模型的可行性。首先,对试验所需设备进行选型。然后,在CK6150数控车床上进行车削试验,通过间歇连续循环切削使刀具逐渐磨损直至达到预设的摩钝标准,同时确定了数据采集及处理流程。在五种不同的工况下,获得了车削过程中切削区域温度数据和对应的刀具磨损值,为降噪算法和预测模型提供数据。最后,经过对比试验,验证了降噪算法的有效性和预测模型的可行性。

关键词：刀具磨损预测数据降噪帧差法神经网络

新三板企业转板上市对企业创新绩效的影响研究 ——以文灿股份为例

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新三板企业转板上市对企业创新绩效的影响研究 ——以文灿股份为例

作者：唐士博上海师范大学

学位级别：硕士

氧化镓轴向超声辅助磨削表面损伤机理及磨削工艺研究

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氧化镓轴向超声辅助磨削表面损伤机理及磨削工艺研究

作者：胡士响盐城工学院

学位级别：硕士

单晶氧化镓材料作为硬脆材料的一种,属于第四代半导体材料,其光学带隙能量为4.4至5.3电子伏特。透明性良好,具备较高的热稳定性、耐腐蚀性,在光电子、航空航天、新能源等领域有广阔的应用前景。确保材料表面高质量、晶格完整且极少甚至... 详细信息

单晶氧化镓材料作为硬脆材料的一种,属于第四代半导体材料,其光学带隙能量为4.4至5.3电子伏特。透明性良好,具备较高的热稳定性、耐腐蚀性,在光电子、航空航天、新能源等领域有广阔的应用前景。确保材料表面高质量、晶格完整且极少甚至无损伤是产业链发展的前提和基础。氧化镓具有高硬度、显著脆性和易解理等特性,这些特性使得在磨削加工过程中实现高效精密加工变得极具挑战性。大量的研究表明:超声振动在磨削过程中扮演着提升加工效率、延长工具寿命和改善表面质量的关键角色。本文以单晶氧化镓为研究对象,通过实际加工运动过程的深入运动学分析,旨在全面了解其加工特性。通过有限元模拟研究了单颗磨粒磨削材料过程,探究材料去除的机理。同时,对氧化镓的(100)面和(010)面展开了轴向超声辅助磨削试验研究。通过分析磨削力的变化规律和加工材料表面质量,比较了有无超声振动时的磨削效果。这一研究目的在于满足单晶氧化镓材料高效高精密加工的需求,为实际工业生产提供理论指导和技术支持,主要研究内容如下:1、对轴向超声振动辅助加工过程中工具与材料的相对运动进行详细分析。提出磨粒轨迹和切削模型,描述磨削过程中磨粒的运动状态和与工件的切削过程。通过材料去除率和磨削力模型,量化材料的去除情况和磨削力的变化规律。2、在Abaqus软件中建立了相应的有限元仿真模型,用于模拟单颗磨粒磨削材料的去除过程。通过仿真模拟,针对不同的磨削深度、砂轮线速度和超声振幅等工艺参数对磨削力的影响进行了系统性的仿真分析,深入理解磨削过程中的力学行为和参数变化。3、通过轴向超声振动辅助磨削进行了单晶氧化镓材料不同晶面的单因素对比试验。对比了磨削用量与超声振幅对(100)面与(010)面的磨削力和磨削力比的影响。试验结果表明,超声振动加工具有减小磨削力、平稳加工过程以及受力均匀等优势。4、以单晶氧化镓材料的不同晶面为试验对象,通过轴向超声磨削加工进行了单因素试验分析。在试验基础上,选取各因素较为关键的水平设计正交表,开展正交试验。最终氧化镓(100)晶面按照最佳工艺参数磨削后的表面粗糙度为261nm,(010)晶面表面粗糙度为162 nm,显著提升了表面质量。

关键词：轴向超声振动单晶氧化镓运动学分析有限元仿真磨削力表面粗糙度正交试验