摘要:塑封用环氧树脂材料固有的吸水特性引起电子元器件表面发生电化学腐蚀过程,极性基团含量 及自由体积空穴是影响环氧树脂吸水特性的主要因素;针对工业应用中广泛存在的由于固化不充分引起极 性基团含量及自由体积空穴的分布不均,进而导致树脂吸水行为发生变化的问题,研究了胺类固化剂用量对 环氧树脂吸水动力学及性能的影响;吸水动力学方面,饱和吸水率随胺用量的增加而上升,但拟合结果表明 等化学计量树脂具有最低的水扩散系数;原位红外光谱(in-situ FT-IR)的测试结果表明,吸水过程中水分子 与羟基及羰基发生了相互作用;饱和吸水状态下,环氧过量树脂的玻璃化转变温度(Tg)下降 16. 7%,等化学 计量树脂下降 16. 6%,胺过量树脂下降 32. 3%;力学性能方面,吸水导致环氧过量树脂的屈服强度下降 3. 9%,等化学计量树脂下降 5. 1%,胺过量树脂下降 8. 5%;而经过二次干燥处理后,等化学计量树脂及胺过 量树脂的 Tg、压缩模量及压缩强度均有较好地恢复;实验结果表明:由配料比引起的固化不充分对环氧树脂 吸水行为的影响是显著地。

摘要:针对粒子群算法在求解复杂的多维多峰问题时,存在着局部搜索精度不高和易陷入局部最优等不 足,提出了一种基于平均位置学习的改进粒子群算法。 该算法在学习策略上采用比粒子自身适应值更好的邻 近粒子为学习对象,将该算法分两个阶段用不同更新速度公式,阶段一在更新速度公式中引入整个种群所有粒 子位置的平均位置;阶段二在速度更新公式中引入新平均位置,采用贪心策略选择,通过粒子每次更新后选择 的个体比种群历史最优适应值更优,且储存对应个体历史最优位置,在阶段一结束后开始求它们的平均位置。 将平均位置作为学习对象,可增强粒子间的信息交流,同时可平衡算法的局部开发性能与全局搜索能力。 在 CEC2017 测试函数实验中,实验结果显示所提改进算法与另外 4 个算法相比有一定的优势。

摘要:针对传统文本分类方法中出现的维度过高和数据稀疏问题,通过对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和 inception V1 模型的深入研究,将两个模型融合起来,提出了一种基于 i-CNN 模型的 邮件分类方法;在卷积、池化操作中加入了 1×1 卷积核降低特征向量的厚度,减少了参数,提高了计算性能; 通过数据验证,i-CNN 模型对邮件的分类结果高达 92. 18%,在对比实验中,i-CNN 模型相对于几种机器学 习分类模型,取得了最高的分类精准率,在有无 inception 结构模型对比中,i-CNN 模型精准率高于 CNN 模 型;说明该模型具有较好的分类效果,且 inception V1 模型的融入能提高文本分类的准确率。

摘要:为了改善在污水处理环节中对有关化学需氧量预测效果的问题,提出了一种经象群算法优化的 BP 神经网络预测模型。 首先通过将象群算法中的分离操作与改进权重的粒子群算法相结合,有效去除了种 群中适应度较差的个体,进一步提高算法寻找最优值的能力;首次利用改进后的象群算法优化 BP 神经网络 对预测数据进行更好的逼近,提高预测模型的预测准确度;最后,通过仿真结果清晰表明:改善后的 BP 神经 网络相对于传统 BP 神经网络以及一般的小波神经网络有着更高的预测精度。 改进后的象群算法结合 BP 神经网络所建立的预测模型在一定程度上可以对污水处理中的出水化学需氧量进行比较准确的预测,能满 足预测出水化学需氧量的一般要求,具有一定的研究价值。

摘要:工业脱硫成本较高、脱硫剂难再生和脱硫产物难利用,采用吸附性能和再生性能优越的活性炭 纤维作为脱硫剂极具前景。 首先阐述了活性碳纤维吸附—氧化—水合整个脱硫过程,分析了表面官能团对 ACF 吸附催化效率的影响。 总结出在吸附和氧化前,基于碱性含氧官能团及含氮官能团的调控对 ACF 进行 改性可显著提升其脱硫率。 而水合生成硫酸后,对 ACF 再生可将孔内污染物洗脱或分解,还原活性位,实现 循环脱硫。 然后对活性碳纤维改性及再生方法进行归纳:改性方法主要基于 ACF 物理结构和表面官能团种 类、数量的调整,瓶颈在于难以分离孔隙和官能团的耦合影响;再生方法主要靠外部供能,使吸附质分子和产 物脱附或直接分解,但碳损耗大、能耗高、产物利用率低。 最后对未来脱硫活性碳纤维改性及再生技术研究 方向提出建议,以供制备高性能脱硫剂参考。

摘要:针对一类非凸半无限多目标规划问题,建立了其近似解的最优性条件。 借助切向次微分定义了 新的正则条件以及广义不变凸函数,值得注意的是,涉及的函数并不需要满足局部 Lipschitz 条件。 首先,给 出半无限多目标规划问题的(η,ε)-拟弱有效解和(η,ε)-拟有效解的定义,在正则条件的假设下,获得(η, ε)-拟弱有效解的必要最优性条件;然后,在广义不变凸性假设下,获得(η,ε)-拟(弱)有效解的充分最优性 条件;所得结果推广和改进了相关文献的主要结论。

摘要:以混沌 Yang 系统为研究对象,提出了一类时滞混沌 Yang 系统,弥补了现有混沌体系的不足,通 过数值计算明确了系统在平衡点 E0(0,0,0) 处的局部稳定性以及时滞系统Hopf分岔的存在性,并由此推导出时滞系统发生 Hopf 分岔时的条件:当τ=τn 时,时滞系统在平衡点 E0(0,0,0) 处分岔已经产生,并存在极 限环。 根据线性状态反馈控制法,有效地对时滞系统的分岔点进行了提前或滞后控制;通过龙格库塔方法, 运用 MATLAB 软件仿真得到了时滞系统在分岔点τk= 1.428 5 处发生了超临界 Hopf 分岔现象;同时发现改变控制参数k的值可以提前或滞后分岔的产生。

摘要:针对客户信用数据款项维度多、数量大、复杂性等问题,提出了一种基于相似性度量的多视角决策融合个人信用评估方法。该方法创新点在于能够细致地考虑不同信用数据的几何形状,多角度划分数据,并进行相似性匹配,此外充分运用随机森林能够进行特征提取的自洽性使得模型的准确性与稳健性同步得到了提高。在UCI数据集上的实验结果表明: 3种距离测度在进行特征提取与异常值去除后,性能均得到了大幅提升,且识别率的波动区间相对于数据预处理前显著缩小,展现了优化后的模型具有更强的稳健性;融合3种测度的决策可以多角度地综合信用信息,使得识别性能较单一测度显著优化,且与其他经典组合方法 比较性能更佳;将随机森林与距离测度相组合应用于个人信用评估领域为个人信用评估方法的多样性增添了新的经验。

摘要:为更准确地探究我国出国留学人数变化趋势,提出基于L1范数的组合预测模型,对出国留学人数进行预测;从多角度选取影响出国留学的因素,利用灰色关联度分析提取影响出国留学人数的典型因 子,进而构建 GM(1,3)模型;建立BP神经网络模型;提出基于L1范数组合预测模型,通过求解线性规划确定单一模型最优权系数;然后,对2006—2019年出国留学人数进行预测;选取GM(1,1)模型为对照模型,通过对照模型以及预测误差评价指标体系比较模型的预测精度,结果表明:基于L1范数的组合预测模型效果优于3个单一模型,有效地提高了预测精度,能够充分利用单一预测模型提供的信息,从而更加准确地预测出国留学人数;未来几年我国出国留学规模仍有较大的发展空间,预测结果可为全球疫情下我国留学相关工作提供参考。

摘要:大数据时代下收集到的数据常含有异常值或呈现尖峰厚尾以及变量之间具有较强的相关性，针对此问题，结合秩回归和自适应弹性网(Adaptive Elastic-net )提出了一种高效稳健的变量选择方法。此方法的最大优点在于不仅能够有效处理协变量之间的强相关性而且还能克服多重共线性问题，同时能抵抗厚尾分布或异常值的影响，实现稳健的变量选择。在数值计算方面，采用二次近似和牛顿迭代算法以获得新变量选择方法的稳定数值解，仿真实验表明：新提出的方法比现有方法表现更好，特别是对于厚尾分布或异常值的情况。最后，通过对中国重要的股票市场指数——中证100指数的跟踪，进一步表明该方法在有效样本下具有良好的表现。

摘要:在考虑政府补贴和消费者绿色偏好情形下,为探究制造商开通在线渠道的动机,以及不同渠道 结构中供应链成员最优决策和社会福利的变化,构建制造商领导、零售商跟随的 Stackelberg 模型;比较不同 渠道结构下供应链成员的均衡策略,并设计价格折扣和成本分担契约实现供应链协调,最后通过算例对模型 进行验证;研究发现,政府补贴能够提高制造商开通在线渠道的动机;与单渠道相比,双渠道结构能够明显提 高制造商的利润及社会福利;零售商双渠道的利润是否高于单渠道的利润与消费者绿色偏好有关,当消费者 绿色偏好较高时,零售商双渠道的利润才高于单渠道的利润;价格折扣和成本分担契约可以实现整个供应链 系统协调,并且政府补贴和消费者绿色偏好越高时,供应链整体利润改进的幅度越大,此时制造商和零售商 更有合作的意向。

摘要:针对农产品存在细分市场需求和政府补贴力度不同的现象,提出对可持续农产品和环保型农产 品供求水平提升的优化建议与政府补贴策略;在假定政府对3个异质性制造商采取差异化补贴的基础上,综合考虑农产品的属性水平和消费者的不同偏好程度,并运用 Stackelberg博弈理论建立了农产品可持续供应链下的供求模型,政府根据社会福利最大化目标制定出最优的补贴政策,以进一步推动可持续供应链的细分市场供求达到均衡状态;最后,通过数值仿真分析了各种参数扰动对相关最优决策结果的影响。结果表明: 政府的补贴政策可以有效降低农产品的售价,增加环保型农产品和可持续农产品的细分市场需求,提升消费者的可持续消费水平,有利于促进经济效益和环保效益的双赢,对供应链的可持续与协调发展具有一定的指导意义和参考价值。

摘要:针对消费者低碳偏好和第三方物流企业(Third-Party Logistics,3PL)对供应链决策造成重大影响的现象,为提高供应链整体的效率,提出了采用支撑收益共享契约( Spanning Revenue-Sharing Contract, SRS)来实现供应链协调;基于消费者低碳偏好构建了制造商、3PL和零售商的4个博弈模型,通过求解,得到了不同情形下供应链博弈的均衡解,研究了3PL提供物流服务和零售商自营物流下消费者低碳偏好对实际碳排放量的影响;通过数值仿真探讨了不同决策情形下消费者环保意识对实际碳排放量、产品需求、供应 链利润和供应链协调的影响。进一步分析发现:初始碳排放量较低时,消费者环保意识的增强可以降低单位产品的实际碳排放量;初始碳排放量较高时,实际碳排放量随着消费者环保意识的增强呈现先降低、后提高的态势。在一定的条件下,无论初始碳排放量高还是低,3PL提供物流服务可以提高制造商和供应链整体的 利润。SRS契约可以有效协调供应链,实现供应链全体成员的帕累托改进。