栅增强功率ACCUFET的模拟研究

为了进一步降低器件的导通电阻,提出了一种新型的ACCUFET结构——栅增强功率ACCUFET(GE-ACCUFET)。这种器件同时具有普通ACCUFET和GE-UMOS的优点,而且导通电阻比这两种器件都要低。设计了一个击穿电压约106 V,导通电阻为2.18×10-4Ω.cm2的栅增强型功率ACCUFET器件(GE-ACCUFET)。将这种新型器件与GE-UMOS、普通ACCUFET进行对比,并进一步研究器件的结构参数对器件性能的影响。通过ATLAS仿真软件的建模仿真得到的数据显示,新型器件的导通电阻与GE-UMOS、普通ACCUFET相比,均有大幅度的降低。仿真还得到了器件导通电阻和击穿电压与结构参数H,D,α的函数关系,这对器件的生产制造有一定的指导作用。

“双碳”背景下焊接工艺设计实训课程思政教学探索与实践

为实现“双碳”目标,我国正持续推进产业结构和能源结构调整。为贯彻落实绿色低碳发展理念,文章从课程建设和教师团队建设、实训题目拟定、教学思政元素设计、思政资源库建设、课程教学效果评价等五方面对焊接工艺设计实训课程进行改革与实践,以增强焊接工艺设计课程立德树人效果,努力培养德才兼备的时代新人。

模型决策树：一种决策树加速算法

决策树算法采用递归方法构建,训练效率较低,过度分类的决策树可能产生过拟合现象.因此,文中提出模型决策树算法.首先在训练数据集上采用基尼指数递归生成一棵不完全决策树,然后使用一个简单分类模型对其中的非纯伪叶结点(非叶结点且结点包含的样本不属于同一类)进行分类,生成最终的决策树.相比原始的决策树算法,这样产生的模型决策树能在算法精度不损失或损失很小的情况下,提高决策树的训练效率.在标准数据集上的实验表明,文中提出的模型决策树在速度上明显优于决策树算法,具备一定的抗过拟合能力.

一种模型决策森林算法

随机森林(RF)具有抗噪能力强,预测准确率高,能够处理高维数据等优点,因此在机器学习领域得到了广泛的应用。模型决策树(MDT)是一种加速的决策树算法,虽然能够提高决策树算法的训练效率,但是随着非纯伪叶结点规模的增大,模型决策树的精度也在下降。针对上述问题,提出了一种模型决策森林算法(MDF)以提高模型决策树的分类精度。MDF算法将MDT作为基分类器,利用随机森林的思想,生成多棵模型决策树。算法首先通过旋转矩阵得到不同的样本子集,然后在这些样本子集上训练出多棵不同的模型决策树,再将这些树通过投票的方式进行集成,最后根据得到的模型决策森林给出分类结果。在标准数据集上的实验结果表明,提出的模型决策森林在分类精度上明显优于模型决策树算法,并且MDF在树的数量较少时也能取到不错的精度,避免了因树的数量增加时间复杂度增高的问题。

好孩子是“管”出来的

所谓"管",就是班主任要多关注学生,用科学、有效的方法帮助孩子们成长。尊重孩子的个性发展,给每个学生发展的机会,使孩子一天比一天有进步。