基于密距的CK-means协议分类算法

在网络协议不均匀环境下,样本流分布变化对协议分类的准确性和稳定性有较大的影响。针对协议分类中类不均匀和中心点选取问题,提出一种基于最大密距的CK-means协议分类算法。算法通过样本确定算法所需阈值参数,通过获取样本密距值在聚类过程中确定初始中心点并剔除离群点。最大密距法适用于非均匀数据集且计算的中心点更趋近于类别中心位置,能够提高聚类的稳定性和结果的可靠性。实验分析表明,相比于其它算法,改进后的算法能够克服噪声和类不均衡对协议分类的不利影响,在协议分类准确率提高的同时也改善了聚类效果。

计算机辅助服装缝纫流水线的负荷优化调度

提出了一种服装缝纫流水线的优化设计方法 .它先由工序分析表简化后 ,再生成有向网络图 ,进而确定出优先权区域 .最后 ,利用优先关系和优先权区域以及组合范围h进行编组 .在编组时 ,还考虑到了具体的限定设备和相容关系 ,实例表明这种编制方法具有更高的有效性 .

基于p-型氮化硼材料的深紫外LED设计

本文通过在发光二极管(light emitting diode,LED)的p掺杂区域引入六方氮化硼(hexagonal boron nitride,h-BN)结构,以提升深紫外(deep ultraviolet,DUV)LED的空穴浓度。通过COMSOL有限元软件对LED器件量子阱区域建模,结果表明:1)掺入h-BN后,p区域空穴浓度提升了约一个数量级,发射率和内量子效率(inernal quantum efficiency,IQE)得到了显著提升;2)随着h-BN厚度的增加,p区空穴浓度显著提升;3)h-BN相对于AlGaN材料带隙上移的特性,有效地阻挡了电子泄露,使量子阱区域电子和空穴复合进一步增强,有效改善了DUV LED的发光效率。本文提出的设计结构为实验制备高量子效率的DUV LED器件提供了解决方案。