简介:以含氟的二胺5,5’-(六氟异丙基)-二-(2-氨基苯酚)及二酐3,3’,4,4’-苯四甲酸二酐(BP—DA)为单体,首先合成了经酰胺化的主链上带有活性羟基的含氟聚酰亚胺,再通过Mitsunobu反应将活性生色分子分散红-19共价链接到聚酰亚胺的侧链骨架上,合成了非线性光学(NLO)含氟聚酰亚胺.示差扫描量热分析(DSC)测得其玻璃化转变温度为248℃,热重分析(TGA)测得其5%失重的热分解温度为309℃,将制得的含氟聚酰亚胺制成反射电光调制器,由二次谐波条件于1064nm处测得不同温度下的非线性系数以,为5.209×10^-9esu(极化电压3.6kV,205℃)和7.418×10^-9esu(极化电压3.8kV,210℃),用衰减全反射法测得其电光系数γ33为2,182pm/V(3.6kV,205℃)和3.107pm/V(3.8kV,210℃).
简介:不确定性是数据的固有属性,在实验过程中由于仪器的限制或者收集过程中的误差都会造成数据的不确定性。数据挖掘算法在处理不确定数据的相关研究尚处于初级阶段,不确定数据聚类是不确定数据研究中的典型问题,已有一些聚类算法被应用到处理不确定数据,如UK-means等。无论是UK-means还是FDBSCAN都仅仅考虑了不确定数据之间的几何距离,而没有考虑到不确定数据之间的概率分布差异。然而,概率分布特征是不确定数据的本质特征,考虑不确定数据的概率分布能够更准确度量不确定数据间的距离,从而提高聚类算法的性能,本文使用核函数度量不确定数据与类中心的距离,然后使用UK-means算法聚类不确定数据,通过大量实验验证了本文提出的距离函数优于使用欧式距离期望的UK-means方法。
简介:k均值算法是一个常用的局部搜索算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极小,并且该局部极小解与全局最优解往往有很大的偏差.本文提出一个基于K-均值的迭代局部搜索文档聚类算法.该算法以k均值算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解.当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围.实验结果表明该算法对文档数据集聚类的正确性达99%以上.