检索结果-南通市图书馆

作者：谭世铖东莞理工学院

学位级别：硕士

在互联网和计算机网络飞速发展的背景下,全球大数据技术产业与应用创新不断迈向新高度,人们迫切需要更大规模、速度更快的数据存储方法。为了能够可靠地存储海量的数据,分布式存储系统应运而生,它通过引入冗余来确保容错能力。在分布式... 详细信息

在互联网和计算机网络飞速发展的背景下,全球大数据技术产业与应用创新不断迈向新高度,人们迫切需要更大规模、速度更快的数据存储方法。为了能够可靠地存储海量的数据,分布式存储系统应运而生,它通过引入冗余来确保容错能力。在分布式系统中有两种常用的冗余策略:多副本冗余策略和纠删码策略;多副本冗余由于占用的过高的存储空间,不适用于数据量庞大的分布式存储系统;纠删码得益于其特性,达到与多副本冗余相同的容错能力的同时对存储空间占用更少。因此,纠删码在主流的分布式存储系统中被广泛使用。在纠删码技术中,Reed-Solomon(RS)码是有限域上的一类纠删码,被广泛应用于存储系统中的纠错中。虽然RS码被广泛应用,但由于其在编码和解码复杂度是次优的,这将导致编解码的性能瓶颈,目前仍面临着新的挑战,因此,本文对分布式存储系统中RS纠删码容错技术进行了研究,具体内容如下:(1)提出了一种RS码的快速编码/解码算法,用于在循环环上构造具有3个校验符号的RS码。与在有限域上构造的RS码相比,循环环中涉及的操作只有XOR操作和循环移位操作,与复杂的域乘法操作相比,其具有消除内存访问和降低复杂性的优点,这些操作在软件和硬件实现中都更容易实现。(2)设计了一种RS码编码矩阵的快速编码算法。利用了Reed-Muller(RM)变换特性,这可以降低矩阵乘法的复杂性。研究表明,所提出的RS编码算法比现有的RS码方法表现出更快的速率。(3)设计了一种基于环特性的快表查询的优化算法,多项式逆元表的存储开销降低至原存储开销的50%;同时根据环上多项式运算操作的特点,设计了一套基于Single Instruction Multiple Data(SIMD)流水指令的快速查表技术,使用了Advanced Vector Extensions(AVX)指令集优化了单表查询的查询效率,提升了整体的解码速率。(4)测试了不同参数下RS码的性能。服务器搭建了一套HDFS分布式文件存储系统,在真实的分布式存储系统中进行基于循环环上RS码的快速编解码算法实验,并与其他算法进行比较。实验结果表明,本文所提出算法展现出高效性和优越性。

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新型二氧化钛基分子印迹膜光电化学传感器的构建及其在检测水中有机磷农药的应用研究

新型二氧化钛基分子印迹膜光电化学传感器的构建及其在检测水中有...

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作者：曾逸南东莞理工学院

学位级别：硕士

有机磷农药在全世界农业的害虫防治中被广泛使用,占全世界农药使用总量的38%。有机磷农药中C-P键具有热惰性和化学惰性,耐热水解、光降解和化学分解的特点,且大多数有机磷农药具有水溶性,易通过溶解和挥发等途径向环境中扩散。水环境中... 详细信息

有机磷农药在全世界农业的害虫防治中被广泛使用,占全世界农药使用总量的38%。有机磷农药中C-P键具有热惰性和化学惰性,耐热水解、光降解和化学分解的特点,且大多数有机磷农药具有水溶性,易通过溶解和挥发等途径向环境中扩散。水环境中出现残留的有机磷农药对鸟类、水生生物和人类等非靶标生物健康构成威胁。与大多数传统检测方法相比,光电化学传感器在快速检测水中有机污染物中展现出出色的潜力。本文通过构建分子印迹膜式光电化学传感器,实现对水中有机磷农药的高选择性、快速、灵敏的定量分析。基于光电信号转换的光电化学传感器由于其检测具有快速、灵敏、简单的优点,是具有出色潜力的快速检测水中有机磷农药的方法。构建光电化学传感器的首要环节是光电转换材料的选择。TiO具有优良的化学稳定性、无生物毒性、高光敏性且不易光腐蚀等优势,被广泛应用于光电化学传感器的构建,但TiO为宽禁带半导体（3.2 e V）,纯TiO主要依赖于吸收的紫外光区域的光子产生光电流。CQDs修饰TiO,能通过敏化作用,提升空穴注入效率,拓宽TiO吸光范围,从而增强TiO的光电转换效率。传统光电化学传感器由于主要通过光生空穴氧化有机待测物产生增强的光电流信号实现对有机待测物的定量分析,而这种氧化是非特异性的,导致检测时选择性较差,利用分子印迹膜的优异的选择性与光电化学传感器相结合,可构建出用于检测水中有机磷农药的高灵敏度、高选择性、快速、简单的分子印迹膜式光电化学传感器。本文基于MIP/CQDs/TiO结构构建出对水中有机磷农药具有优异选择性的分子印迹膜式光电化学传感器。具体研究内容如下:1.构建了MIP/CQDs/TiO NTs PEC传感器。通过一步阳极氧化制备了CQDs/TiONTs。利用紫外-近红外散射光谱（UV-Vis DRS）和光致发光光谱（PL）表征,证实了CQD的引入通过窄化禁带拓宽了二氧化钛的吸光范围从而使传感器获得更稳定、更高的光电流信号。之后,通过循环伏安法,以吡咯为功能单体,三唑磷（TAP）为模板分子,以电聚合的方式完成MIP/CQDs/TiO NTs PEC传感器电极构建。构建的MIP/C/TiONTs传感器在检测水中的TAP时表现出卓越的灵敏度,其中线性检测范围为0.1n M至1000n M,LOD为0.03n M(（S/N=3）、选择性和稳定性,在环境分析中的应用潜力巨大。该MIP/C/TiO NTs PEC传感器还为构建稳定且对TAP具有选择性的传感器提供了一种简便易行的方法。2.构建了一种新型双光电极MIP/CQDs/TiO-FeO/CuO/Cu O PEC传感器并将其应用于测定水中的二嗪磷（DZN）,该传感器对水中DZN的检测具有高选择性并展现出出色的重现性和稳定性。由此构建的MIP/CQDs/TiO-FeO/CuO/Cu O PEC传感器的检测线性范围为0.5-5000 n M,检测限（LOD）低至0.018n M,在实际样品分析中表现出了可让人接受的性能。这表明所开发的MIP/CQDs/TiO-FeO/CuO/Cu O PEC传感器有望发展成为一种原位传感平台,用于快速准确地测定水环境中的DZN。该PEC传感器还为构建稳定且对DZN具有选择性的传感器提供了一种简便易行的方法。3.构建了一种新型双光电极MIP/CQDs/TiO-NiO PEC传感器并将其应用于测定水中的敌百虫（TCF）。实验结果表明,该传感器对水中TCF的检测具有高选择性,同时展现出较为优异重现性和稳定性。由此构建的MIP/CQDs/TiO-NiO PEC传感器对于水中TCF的检测线性范围为0.01-1000 n M,检测限（LOD）低至0.003 n M,并且在实际水样的分析中表现出了可让人接受的性能。这表明所开发的MIP/CQDs/TiO-NiO PEC传感器有潜力发展成为一种原位传感平台,用于快速准确地测定水环境中的TCF。该PEC传感器还为构建稳定且对TCF具有选择性的传感器提供了一种简便易行的方法。

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基于降噪自编码器的管道超声导波弱信号识别研究

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作者：邱广文东莞理工学院

学位级别：硕士

管道被广泛应用于石油、天然气等的运输中,常常在高温、高压、内外荷载等复杂环境下工作,容易因管道的小缺陷发展到具有破坏性损伤而发生严重的事故。管道的小缺陷检测意义重大。超声导波检测技术沿管道长度方向激发,全截面传播,遇到缺... 详细信息

管道被广泛应用于石油、天然气等的运输中,常常在高温、高压、内外荷载等复杂环境下工作,容易因管道的小缺陷发展到具有破坏性损伤而发生严重的事故。管道的小缺陷检测意义重大。超声导波检测技术沿管道长度方向激发,全截面传播,遇到缺陷会产生缺陷回波,通过分析回波信号,可以确定缺陷位置和损伤程度。导波检测具有检测速度快、检测范围广等优点。然而,由于导波在传播过程中受到频散性、衰减性以及噪声等影响,使得待分析的小缺陷导波回波信号容易被噪声淹没,无法识别缺陷回波特征。为了识别出强噪声背景下的小缺陷的导波回波信号,提出了基于自编码器的超声导波弱信号检测方法。主要研究内容为:先研究了基于降噪自编码器降噪超声导波信号的原理。研究结果表明,将降噪自编码器和超声导波结合能自适应地学习超声导波弱信号中的噪声特性,并进行有效的降噪处理。通过数值仿真,获取加入不同强度的高斯白噪声的混合导波信号数据集,利用卷积降噪自编码器进行信号的采集和处理。仿真结果表明,该方法可以将信噪比为-20 d B的导波信号提高到20.48 d B,且对信噪比为-15 d B以上的信号还原程度极高。然后进行了基于自编码器弱导波信号降噪的实验验证。该自编码器具有较强的特征保留能力,在去除噪声的同时,能够保留超声导波信号中的关键信息,包括超声导波的特征频率和波形结构。为了进一步验证自编码器识别强噪声背景下弱导波信号的有效性,对截面损失率分别为1%～8%的超声导波信号进行实验研究,采集5400组数据进行测试集和训练集划分。然后,对实验数据进行预处理和特征提取,训练出高准确度和泛化能力的DAE模型。实验结果表明,自编码器提取超声导波缺陷回波特征具有明显优势。提出了结合DAE和CNN模式识别模块的超声导波弱信号检测新方法。其中,DAE用于降维去噪,CNN模式识别模块捕捉缺陷回波信号特征进行分类。采用准确度、召回率、F1分数评估模型。实验结果表明,DAE＿CNN方法具有精度高和识别效率高等优点,对管道是否有缺陷分类精度达到98.5%。综上,通过所提出的方法,可以有效提升混合信号信噪比,可准确分类无缺陷管道和小缺陷管道,且可识别的管道的最小截面损失率为1%,分类精度达到98.5%,这对于提高小缺陷的检测精度具有重要意义。

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基于骨架和视频特征的工序动作识别与分析

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作者：蔡雨辰东莞理工学院

学位级别：硕士

在工业工程领域,传统工序动作分析方法存在耗时耗力、依赖经验等问题。动作分析研究对于实现制造工序的规范化与标准化、提升生产效率具有重要意义。然而目前工业领域缺乏生产制造场景下的工序动作数据集和应用于实际制造过程中的动作... 详细信息

在工业工程领域,传统工序动作分析方法存在耗时耗力、依赖经验等问题。动作分析研究对于实现制造工序的规范化与标准化、提升生产效率具有重要意义。然而目前工业领域缺乏生产制造场景下的工序动作数据集和应用于实际制造过程中的动作识别与分析的视觉模型。为实现动作分析的智能化,本文运用计算机视觉领域的前沿技术替代传统人工分解动作方法,提出基于骨架特征和视频特征的工序动作识别与分析模型,通过视频分类方法识别佩戴手套的手部动作,以弥补骨架动作识别方法的局限性。首先,本文基于人因工程常用的动作要素,采集不同工业场景下工序动作的骨架序列和视频片段构建数据集,研究主要聚焦于13类工序动作,对人体动作识别的深度学习算法和计算机视觉技术进行深入研究。其次,提出一种基于卷积门控循环单元(Convolutional Neural Network-Gated Recurrent Unit,CNN-GRU)的骨架特征动作识别与分析模型。使用2D相机与媒体处理框架Media Pipe搭建人体姿态估计模型以获取骨架序列,引入动作幅度系数、关节夹角、动作时间等评估指标进行工序动作量化分析。通过进行多种时序网络的训练与对比,构建混合预测模型CNN-GRU进行骨架动作识别。面向骨架动作数据集进行实验验证,结果表明所提出的混合预测模型在使用更少参数的情况下具有更高的准确率,在工序动作分类任务中相较于长短期记忆网络和门控循环单元表现更优。并且将所得推理结果与标准作业程序进行自动对比,推断出缺失、多余以及不规范的异常动作。最后,针对工人佩戴工装手套导致手部细粒度动作识别困难的问题,提出一种基于改进时间变换器(Time Sformer)的视频特征动作识别模型,构建可实现端到端检测的视频分类模型进行手部工序动作检测,通过融合均匀注意力机制和外部注意力机制改进模型底层的Transformer编码器,提升模型的准确性和鲁棒性。采集工序动作的视频数据并设计多组消融实验进行验证,实验结果表明与基础模型相比,改进后的端到端工序视频分类模型的准确率获得大幅度提升。本文提出的算法模型分别基于骨架特征和视频特征进行动作识别推理演示,通过实验验证了两种解决方案在实际工业场景中的有效性。动作识别与分析的智能化模型为工业生产中的工序动作分析提供了更加高效、客观和可靠的工具,对企业提高劳动生产率、缩短生产周期、提升产品质量、规范与改善产业工人操作培训具有重要意义。

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面向芯片热应变测量的温控系统设计与研究

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作者：何杰东莞理工学院

学位级别：硕士

半导体行业的快速发展进一步加大了对芯片质量的严格要求。随着芯片发热功率显著增加,长时间运行可能导致由芯片热应变引发的晶圆失效问题,从而严重影响电子电路的可靠性。在芯片热应变研究中,温控系统扮演着至关重要的角色,为热应变测... 详细信息

半导体行业的快速发展进一步加大了对芯片质量的严格要求。随着芯片发热功率显著增加,长时间运行可能导致由芯片热应变引发的晶圆失效问题,从而严重影响电子电路的可靠性。在芯片热应变研究中,温控系统扮演着至关重要的角色,为热应变测量提供准确的温度场环境。目前,国内外芯片热应变测量领域所采用的温控系统面临若干挑战,其中平面结构的加热设计限制了加热台在进行芯片截面热应变分析时的适用性,常规比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative,PID)控制算法也不能很好地满足控制需求。因此本文致力于满足芯片热应变测量需求,设计并实现一款具有高稳定性和高精度的温控系统。本文研究的芯片热应变测量温控系统主要分为硬件、算法和软件三个部分。研究首先完成了原位加热台的机械结构设计,关键器件的选型,并确定了以RP2040芯片为核心的总体方案。该温控系统由六大部分构成:温度采集单元、微控制器、温度执行单元、数据通信模块、原位加热台和上位机系统。针对原位加热台的时滞和非线性等特性,本文采用一种模糊自整定PID控制策略。该策略能在线调整PID参数,并通过积分分离和不完全微分技术,有效减弱了积分控制器的影响,优化了系统的动态响应。本研究构建了温度控制系统的数学模型,并使用系统辨识方法确定了传递函数参数。在Matlab/Simulink环境下,对PID、模糊控制及模糊PID控制器模型进行了仿真分析,结果显示所设计的模糊PID控制器具备快速响应、小幅度超调和稳定性良好的特点。为评估温控系统的性能,本研究开发了配套的控制软件程序和基于Lab VIEW的上位机系统。软件设计采用模块化设计思想,以增强系统逻辑结构的严密性。上位机通过串口与下位机实现通信,其核心功能涵盖通过人机界面实时展示工作状态、实时温度及其随时间的变化曲线,并实现数据存储。此外,上位机还支持温度设定、编辑及多模式温控。最终,完成了温控系统的搭建并进行了系统测试。研究结果表明,采用模糊PID控制策略的温控系统在性能上显著优于常规PID控制器。具体而言,该系统将超调量降低了2%,稳态时间缩短了33.9%。在加热台温控精度方面,该系统达到了±0.1℃的高标准,并通过芯片恒温测试的验证,满足了芯片热应变测量的需求。这些成果不仅验证了模糊PID控制方法的有效性,也展示了其在温控领域应用的巨大潜力。

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改进型粒子群算法及其在超表面天线参数优化的应用

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作者：吴炽强东莞理工学院

学位级别：硕士

超表面天线以其高效的电磁性能在通信领域展现出巨大价值,然而其参数优化问题涉及复杂的电磁计算与算法设计,是当前研究的热点与难点。针对标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在天线参数优化过程中存在的盲目性搜索... 详细信息

超表面天线以其高效的电磁性能在通信领域展现出巨大价值,然而其参数优化问题涉及复杂的电磁计算与算法设计,是当前研究的热点与难点。针对标准粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在天线参数优化过程中存在的盲目性搜索和易陷入局部最优解等不足,本文基于电磁理论并结合历史求解数据,对改进PSO算法在超表面天线优化问题展开应用研究。本文主要工作如下:研究了压缩PSO算法的求解空间的方法。该方法利用主从边界法分析超表面单元,仿真计算出整个超表面的反射相位差,并结合相似原理计算出高性能超表面的结构参数大致值,然后据此将粒子位置初始化在具有更优适应度的有限空间内。构建了指引PSO算法粒子运动的改进引导机制。该机制利用天线的相似原理,预测天线获得更佳反射系数或轴比性能时的结构参数值,同时结合理论预测与实际仿真的偏差程度,对粒子速度进行修正,缓解了理论与实际之间的差异导致无法正确引导粒子运动的问题。探索了基于历史求解数据协助PSO算法跳出局部最优解的新策略。该策略将算法运行过程中的实时数据存储到MySQL数据库。当陷入局部最优解时,会尝试从数据库检索出与当前最优解形成性能互补条件的次优解,并据此界定一块更小的搜索空间。接着,在该空间中重新启动搜索过程,提高了搜索同时具备两者特长性能的解的概率。基于Python-HFSS-MySQL联合仿真方案,实现了PSO算法以及三种改进PSO算法的逻辑功能,进一步地,对三款典型结构的超表面北斗导航天线分别进行不同改进算法的独立优化以及联合优化实验,并最终完成了目标性能下的天线参数优化。数值优化实验结果表明:(1)在优化结果求解成功的前提下,分别采用压缩PSO算法的求解空间的方法与指引粒子运动机制,优化过程收敛速度相比标准PSO算法平均提升率分别为26.9%和34.2%;(2)采用基于历史求解数据的新策略则使陷入局部最优解的概率相比标准PSO算法降低17.8%。(3)相较于单独运用标准PSO算法,混合使用本文三种改进PSO算法取得更优的综合性能。其中使陷入局部最优解的概率降低16.6%,求解成功时的收敛速度提升20%。综上所述,本文研究的Python-HFSS-MySQL联合仿真平台及基于电磁理论和历史求解数据的改进PSO算法具有较好的工程应用价值,有望为超表面天线的设计提供优化方案。

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基于自监督学习的医学图像处理方法研究

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作者：韩宇飞东莞理工学院

学位级别：硕士

在医学图像领域,因其领域知识的高度专业化,对标注者的专业素养有着较高要求,导致了昂贵的标注成本。同时,由于数据的敏感性和对患者隐私保护的原因,公开可获得的高质量医学图像数据集数量十分稀少。通常,整个诊疗过程中不仅会产生大量... 详细信息

在医学图像领域,因其领域知识的高度专业化,对标注者的专业素养有着较高要求,导致了昂贵的标注成本。同时,由于数据的敏感性和对患者隐私保护的原因,公开可获得的高质量医学图像数据集数量十分稀少。通常,整个诊疗过程中不仅会产生大量的无标注的医学图像,同时还会产生如电子病历、同部位MRI、CT等其他模态医学数据。因此,借助自监督学习方法,开展针对临床环境中的无标注数据训练,提高模型的表征学习能力,具有重要的研究意义。本文从扩充可训练数据和提高模型表征学习能力出发,探究利用自监督学习方法来降低医学图像处理任务中对有标注的高质量医学图像的依赖,提出了一种基于掩码自编码器的混合预训练策略。实验结果表明,通过采用将下游任务数据集按照数据集相似度进行混合,经过掩码自编码器的自监督预训练,能够有效地提高模型在下游任务的迁移效果,在使用远少于有监督预训练数据量的条件下,达到了性能接近的表现。此外,由于自监督学习范式下的预训练缺少了标签的引导,并不能在医学图像任务中起到理想的迁移学习的效果,而下游任务仅依靠有限的有标注数据难以完成复杂模型的训练。因此本文提出了一种基于MAE辅助任务的Vi T训练框架,将自监督学习直接作用到下游任务中,通过共享权重的Vi T编码器将二者统一起来,使用多任务损失来实现下游任务对自监督学习的引导,和自监督学习对数据深层信息的挖掘。通过实验中证明,同等数据量条件下,该框架基本优于目前的有监督和自监督预训练框架。最后,本文探索了弱监督条件下WSI图像的分类任务,并结合不同模态的临床数据提出了一种多模态联合下的WSI图像诊断预后模型。模型通过使用自监督聚类的策略实现了多示例学习中示例标注,进而完成了对WSI图像特征的学习,实现了WSI图像的诊断模型,并通过串联融合的方式将图像特征和临床数据的格式化特征结合在一起,完成了多模态特征间的融合,实现了多模态下的预后模型。总结来说,本文以自监督学习为引,通过对自监督预训练框架下预训练数据集的选取,到对自监督学习框架的改进,以及探究在特殊类型的图像上自监督学习方法的使用,改进和创新了现有的工作。本文提出了基于掩码自编码器的混合预训练策略,基于MAE辅助任务的Vi T训练框架以及多模态联合下的WSI图像诊断预后模型三种新的方法。并通过实验证明,同之前的研究工作相比,本文提出的三种改进,能够有效地降低医学图像任务中对标注数据的依赖,降低训练成本。

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基于变分自动编码器的不平衡数据因果发现算法研究

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作者：陈铭杰东莞理工学院

学位级别：硕士

随着大数据时代的发展,如何从复杂的数据中发现其中隐含的高价值信息在许多关键领域中是一项重要的研究方向。其中,基于统计学的传统机器学习方法在一些因果信息挖掘场景取得应用。然而,这些算法对于深度学习模型的可解释性与泛化能力... 详细信息

随着大数据时代的发展,如何从复杂的数据中发现其中隐含的高价值信息在许多关键领域中是一项重要的研究方向。其中,基于统计学的传统机器学习方法在一些因果信息挖掘场景取得应用。然而,这些算法对于深度学习模型的可解释性与泛化能力仍存在一定的挑战,难以获取数据中蕴含的复杂信息,从而导致出现模型性能下降甚至决策出错误的结论。近年来,研究人员提出通过解耦表征学习挖掘数据中隐含的复杂逻辑关系,解耦数据的生成机制以提高模型的可解释性和泛化性。在此背景下,研究人员提出了结合因果关系的解耦表征学习算法,但已有的算法仍然面临一些挑战,例如:1.大多数已有的算法都是基于全监督假设,需要大量的监督信息,但在现实世界中数据大多是缺失的或者类不平衡的;2.解耦表征学习过程中会对所有特征信息进行解耦,使得部分特征之间的相关性减弱,难以捕获到有效的特征信息,导致模型的性能下降;3.已有的大部分插补方法对于不完整数据的因果关系会造成影响,同时不完整数据也容易对数据的独立性产生错误判断。为克服不完整数据中的缺失问题并提高获取数据表征的质量和精度,本文着重研究了不完整的非平衡数据的因果解耦表征学习方法,以图神经网络(GNN)和变分自动编码器(VAE)和因果发现算法相结合的方法,实现对不完整的非平衡数据集的因果解耦表征学习。本文的工作分析了不完整数据的因果研究从理论到应用过程中的难点,解决了解耦学习过程中遇到的不完整数据问题和解耦表征算法鲁棒性低的问题,完成了从不完整数据中实现因果解耦的任务。本文的主要贡献如下:1.提出了基于图神经网络的不完整数据的插补方法。针对不完整数据中的缺失数据问题和因果发现问题,考虑到多种不同特征之间的复杂交互所构成的因果网络,提出了一种基于GNN的插补算法来处理缺失的类不平衡数据。不同于现有的大部分插补算法会改变数据的分布,将数据使用图表示的方式表达数据特征,同时引入边缘嵌入和节点嵌入捕获特征之间的复杂交互。与不同插补算法以及不同因果发现算法进行一系列对比实验,实验结果表明本文提出的方法比基线方法更有效,可以在高缺失率环境下恢复因果结构,实现了对含有因果相关因素的数据插补,并从理论上证明了该插补算法恢复了数据中的因果关系。2.提出了基于变分自动编码器的高鲁棒性的因果解耦表征方法。针对现有解耦表征算法中的鲁棒性问题,考虑到在弱监督环境下现有的连续约束算法可能无法学习到因果关系,提出了一种以因果关系为先验的高鲁棒性解耦表征学习模型对数据进行因果解耦表征学习。不同于传统的解耦表征学习模型使用各种约束条件引导解耦生成,本文将恢复的因果结构的以先验知识应用到模型的隐空间中,并通过最小化VAE中的证据下界(ELBO)来约束解耦模型中的隐变量对齐真实变量。在两种数据集上与最先进的因果解耦表征学习方法Causal-VAE进行对比实验其中包括生成实验和干预实验,实验结果表明本文实现了对含有因果关系相关变量的图像的生成,且能通过干预相关因果因素生成对应的反事实图像,这充分验证了本文所提出方法在缺失数据的因果解耦表征学习问题上的有效性。

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闪烧钛酸锶单晶生长技术研究

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作者：蒋文东莞理工学院

学位级别：硕士

单晶因其连续、均匀、高度有序的结构而具备独特性能,在半导体产业、太阳能电池、激光器等现代科技领域广泛应用。固相法单晶生长技术利用多晶中的晶粒异常长大现象实现单晶生长,具有工艺简单、单晶成分均匀等优点,是一种极具潜力的单... 详细信息

单晶因其连续、均匀、高度有序的结构而具备独特性能,在半导体产业、太阳能电池、激光器等现代科技领域广泛应用。固相法单晶生长技术利用多晶中的晶粒异常长大现象实现单晶生长,具有工艺简单、单晶成分均匀等优点,是一种极具潜力的单晶制备技术。晶界迁移是控制固相法单晶生长的关键,临界电场辅助可实现固体中物质的快速传质和晶界迁移,有望加速晶体生长。本文开展临界电场辅助下钛酸锶单晶生长技术研究,开发低温快速单晶生长技术,揭示钛酸锶瓷在临界电场作用下的晶体生长机制,为闪烧技术制备单晶陶瓷的推广奠定基础。主要研究内容和结论如下:研究了钛酸锶的闪烧工艺。结果表明电场强度越高,闪烧温度越低;然而,过高的电场强度会导致样品熔融破坏。钛酸锶在1000℃炉温和300 V/cm的电场强度下可以发生稳定闪烧。研究了闪烧过程中电流密度、保温时间、预烧温度等参数对钛酸锶晶体生长的影响。结果表明晶体生长需要合适的电流密度,电流密度过小单晶无生长,而电流密度过大易造成样品损坏;随保温时间延长,单晶生长速率逐渐减小,长时间保温单晶生长尺寸逐渐趋于不变;预烧结温度同样影响单晶生长速率,1100℃预烧单晶生长最显著,更高温度下预烧生长尺寸变小。研究了不同Sr/Ti比(0.996～1.005)钛酸锶晶体的生长情况。结果表明随着Sr/Ti比增加,单晶生长尺寸逐渐增大,过量Sr有利于钛酸锶单晶的生长;同时发现Sr/Ti小于1.000的钛酸锶在传统固相法中几乎无明显生长,而闪烧下激活了一定程度的单晶生长。研究了无闪烧下传统固相法钛酸锶单晶生长情况。闪烧可以在更低温度和更短时间内实现尺寸相当的单晶生长,闪烧可以有效加速钛酸锶单晶生长。研究了单晶生长过程中多晶部分晶粒尺寸的变化,结果表明闪烧加速单晶生长的同时也带来了多晶部分晶粒尺寸的快速长大,致使单晶生长驱动力减小,生长速率随时间快速降低,造成大尺寸单晶制备困难。

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改性二氧化钛纳米管电极的制备及其电化学降解水中PPCPs的机制研究

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作者：付欣东莞理工学院

学位级别：硕士

近年来,电化学技术因其具有降解效率高、处理条件简单温和、所需设备简易、易于体系化及价格低廉等优点,在药品和个人护理品（PPCPs）废水的处理中极具可行性和应用前景。电化学技术能否高效地运用于PPCPs废水处理的关键在于电极材料的... 详细信息

近年来,电化学技术因其具有降解效率高、处理条件简单温和、所需设备简易、易于体系化及价格低廉等优点,在药品和个人护理品（PPCPs）废水的处理中极具可行性和应用前景。电化学技术能否高效地运用于PPCPs废水处理的关键在于电极材料的设计。目前而言,电极材料存在制备工艺复杂、降解效率低、电极寿命短以及较高能耗等问题,严重阻碍了电化学水处理工艺的发展。本研究通过开发改性二氧化钛纳米管阵列电极,用于电化学体系高效降解水中PPCPs,具体研究内容如下:（1）采用电沉积法制备高分散钯负载蓝色还原性二氧化钛纳米管电极（Pd-BTNA）,用于电化学还原降解水中卤代PPCPs氟苯尼考（FLO）。表征结果证明金属Pd均匀地分布在BTNA上,并且Pd与BTNA之间能够通过Pd-O键实现强的相互作用。与BTNA、Pd-TNA和Pd-Ti电极相比,Pd-BTNA电极表现出了更优越的电化学反应活性（即更大的电活性面积、更快的界面电子转移速率）,从而加速了FLO的电催化脱氯反应。FLO的脱氯反应过程遵循了伪一级降解动力学,其中Pd-BTNA阴极的反应常数速率(0.035 min)分别是BTNA、Pd-TNA和Pd-Ti阴极的17.5、1.94和7.0倍。Pd-BTNA阴极对FLO的高效脱氯归因于反应体系中H*利用率的提高。此外,淬灭实验和电化学表征表明直接电子传递和H*介导的间接还原过程均参与FLO的电催化脱氯反应过程。系统地研究了不同影响因素对于Pd-BTNA阴极对FLO脱氯效率的影响,结果表明在1 mM PdCl、阴极电位为-1.2 V（***）的条件下,120分钟内的最佳脱氯效率为98.79%。相对于碱性pH环境,酸性pH环境更利于H*的形成,从而加速了FLO脱氯速率。通过UPLC-MS/MS分析确定了FLO的两种脱氯产物（即FLO-Cl和FLO-2Cl）。Pd-BTNA阴极在五次降解循环实验中均表现出卓越的稳定性和对FLO的脱毒性能,在不同水质（地表水、模拟人工废水）条件下,Pd-BTNA阴极都表现出优异的FLO阴极还原降解效果。这项研究为设计低成本、高效率的Pd基阴极材料以及卤代PPCPs的脱氯和脱毒提供了具有参考意义的理论依据。（2）采用溶液浸泡法制备氟化蓝色还原性二氧化钛纳米管电极（F-BTNA）,用于电化学氧化降解水中PPCPs雷尼替丁（RAN）。表征结果说明F作为掺杂剂进入BTNA的Ti-O晶格网络中,形成Ti-F键,导致Ti和氧空位的增多;同时显著增加BTNA电极表面的活性位点,提升OEP值、电活性面积。淬灭实验、自由基测定以及CV实验表明F-BTNA电极电化学氧化降解RAN主要依靠直接电子转移和·OH介导的间接氧化过程。相较于TNA(0.025 min)、BTNA(0.039 min),F-BTNA(0.106 min)电极显示出更快的RAN降解速率。RAN的降解效率随着初始pH值、初始RAN浓度的降低而增强,水中Cl加快了RAN的降解动力学。F-BTNA电极在五次连续RAN降解过程中都能够保持优越的降解性能。通过中间产物的鉴定以及随时间变化规律,RAN在F-BTNA电化学氧化体系降解主要通过C-N、C-S键的断裂、羟基化以及开环反应进行,并最终矿化成二氧化碳和水。通过与典型阳极材料（Ti/SnO-Sb/PbO、Ti/SnO-Sb和TiO电极）对于RAN降解效率的比较,以及在不同水质（地表水、模拟人工废水）、多种PPCPs的降解实验,表明F-BTNA在PPCPs废水处理上具有广阔的应用前景。

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