【摘 要】
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自动聚类算法(AutoClass)是一种非监督的能对复杂数据进行精确的自动聚类的有效分类方法,可以事先设定好类别数目让AutoClass自动寻找,在寻找结束后,能够得到每一条数据分别属于每一类别的几率,这样可以根据专业知识,选出比较好的分类效果.描述了使用AutoClass对SDSS DR6的恒星/星系测光数据进行分类,将868974条测光数据进行处理,通过去离群数据和自动聚类的方法,将最终的81
【出 处】
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中国科学(G辑:物理学 力学 天文学)
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自动聚类算法(AutoClass)是一种非监督的能对复杂数据进行精确的自动聚类的有效分类方法,可以事先设定好类别数目让AutoClass自动寻找,在寻找结束后,能够得到每一条数据分别属于每一类别的几率,这样可以根据专业知识,选出比较好的分类效果.描述了使用AutoClass对SDSS DR6的恒星/星系测光数据进行分类,将868974条测光数据进行处理,通过去离群数据和自动聚类的方法,将最终的812613条数据分成两类,其中星系和恒星的数据分别是680361和126988条.对于去掉离群后的数据,星
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建立了以无相互作用谐振子系统为工质,包含热阻、内不可逆性和热漏的不可逆量子卡诺热机模型.基于开放系统量子主方程和量子半群方法,得到了该量子热机循环的输出功率、效率、损失率和生态学函数等重要性能参数的一般表达式,给出了数值算例.在经典极限下,利用数值计算得到了热机循环最优生态学性能,分析了内不可逆性和热漏对热机生态学性能的影响特点,并比较分析了最大生态学函数和最大输出功率两种目标下的热机最优性能.
采用太赫兹时域光谱(THz-TDS)测试和近红外光谱测试相结合的方法,研究了不同种类的润滑油在0.3~1.6THz波段的光学性能和光谱特性.实验结果得到润滑油在太赫兹波段比在近红外波段更具有吸收活性,不同种类的润滑油可以根据其在太赫兹波段的特征谱进行鉴别.太赫兹时域光谱技术在润滑油分析领域的应用表明,该技术将在石油领域产生重大影响.
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