基于改进布尔约减级数分层的大数据流滞后相关性挖掘方法

为了提高大数据流滞后相关性序列挖掘效率,提出基于改进布尔约减级数分层的大数据流滞后相关性挖掘方法.该方法根据原数据流两段序列的序列均值对大数据流序列进行布尔变换,有效降低布尔约减计算开销.通过序列元素转换及还原,缩减序列元素的数目,克服传统算法在滞后相关性计算时需要计算所有数据流序列元素之间滞后相关性的弊端.实验表明,文中方法可有效减少运算时间,在保证精度的同时提高运算效率.

基于分层DVS的电路故障诊断研究分析

为进一步提高电路故障诊断效率,提出利用分层离散沃尔泰拉级数(Discrete Volterra Series,DVS)算法诊断电路故障,使用分层设计简化DVS结构,并引入贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)选择阶数,从而解决特征提取步骤中复杂的DVS参数计算问题。实验结果表明,采用分层DVS方法提取电路故障的特征,可以在0.01 s之内辨识和处理故障,精确检测和识别电路故障。同时,利用分层DVS方法,能够有效地消除电路信号噪声。DVS算法可在55.32 ms时间内发现电路故障,且故障检测精度与准确率均高于蚁群算法和随机森林算法。

Photoluminescence investigation on highly p^+ -doped GaAs_(1-y)Sb_y(y<0.3)

Photoluminescence properties of highly p＋-doped GaASl_ySby are investigated. Band gap narrowing （BGN） effect is considered for heavily doped GaAs1_ySby epilayers. Band-gap Eg（GaAsl_ySby）=l.25y2-1.95y＋1.519 is obtained through fitting band-gap energy obtained by PL spectra from 35 to 300 K. Fermi level （El） and full width at half maximum （FWHM） of photolumines- cence increase with antimony mole fraction. The increase of Fermi level is attributed to hole mass of GaAsl_ySby decrease which is resulted from antimony composition increase. The increase of Fermi level means that more electrons participate in in- direct transition to result in FWHM increases.