公开(公告)号：CN109102022B

公开(公告)日：2020-07-03

申请号：CN201810914812.5

申请日：2018-08-13

Applicant: 淮北师范大学

Inventor： 袁慧宇 ,  杨远贵 ,  赵娟 ,  戴海峰

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的光变曲线分类方法，包括：步骤10）采集光变曲线数据与光变曲线类型；步骤20）对采集的光变曲线数据进行预处理；步骤30）根据预处理后的光变曲线数据，构建待分析数据集，并将所述数据集分为训练集和测试集；步骤40）设置支持向量机的核函数和惩罚系数,利用构建的训练集训练初始分类模型，得到训练后的分类模型，并利用构建的测试集对训练后的分类模型进行正确率测试，将正确率达到设定阈值的训练后的分类模型作为最终的分类模型；步骤50）利用最终的分类模型对光变曲线进行分类。该方法对噪声信号具有较强的抗干扰能力，分类更加准确，同时能检测出异常的光变曲线类型。

公开(公告)号：CN109102022A

公开(公告)日：2018-12-28

申请号：CN201810914812.5

申请日：2018-08-13

Applicant: 淮北师范大学

Inventor： 袁慧宇 ,  杨远贵 ,  赵娟 ,  戴海峰

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的光变曲线分类方法，包括：步骤10）采集光变曲线数据与光变曲线类型；步骤20）对采集的光变曲线数据进行预处理；步骤30）根据预处理后的光变曲线数据，构建待分析数据集，并将所述数据集分为训练集和测试集；步骤40）设置支持向量机的核函数和惩罚系数,利用构建的训练集训练初始分类模型，得到训练后的分类模型，并利用构建的测试集对训练后的分类模型进行正确率测试，将正确率达到设定阈值的训练后的分类模型作为最终的分类模型；步骤50）利用最终的分类模型对光变曲线进行分类。该方法对噪声信号具有较强的抗干扰能力，分类更加准确，同时能检测出异常的光变曲线类型。

公开(公告)号：CN105369341A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510928470.9

申请日：2015-12-15

Applicant: 淮北师范大学

Inventor： 陈三 ,  朱光平 ,  杨远贵 ,  耿磊 ,  路洪艳

IPC: C30B7/00 ,  C30B29/16 ,  C30B29/60

CPC classification number: C30B7/00 ,  C30B29/16 ,  C30B29/60

Abstract: 本发明公开了一种制备均匀大面积单一取向性ZnO六角微盘的方法，在常压下，用Zn微滴液相成核生长方法制备ZnO微盘，制备过程中无需添加任何其他催化剂，ZnO微盘作为增益介质和激光谐振腔，构建微腔激光器，实现低阈值紫外光受激辐射。本发明在常压下直接在大气中生长，无需对真空度和反应气体及载气精确控制，无需添加任何其他催化剂，所用的设备和方法简单可行；制备的ZnO微盘尺寸分散小，结晶质量高，高度的取向性生长，微盘各晶面具有原子尺度上的平整度，可显著降低光散射损失，生长的微盘尺寸较大，有利于提高Q因子，降低激射阈值；克服了现有技术中微腔的微加工方法较复杂，使用设备昂贵，刻蚀表面较粗糙，光散射损失严重，不利于降低激射阈值的问题。