简介:为了探究原子光刻中基片与会聚激光场间距对沉积纳米光栅质量的影响,我们基于VirtualLabFusion(VLF)平台实现了基片定位控制方案中光学系统的建模和仿真.结果显示:基片在切割会聚激光时将产生直边衍射图像,其轮廓形状和最大值都会随着基片切割激光截面区域大小的变化而变化:虚拟光电探测器上所得到的反射光强度值将随着基片-会聚激光间距的变化给出了倒置的高斯线型,其最低点出现在基片中心和会聚激光场轴线重合时的位置上.当会聚激光场截面恰好被基片阻挡一半时,探测处的强度值降至45.5%.这种光强随基片位置的变化情况为精确地定位基片位置提供了理论支撑.
简介:在考虑客户满意度和生产过程中不确定性因素前提下研究了混装线投产排序问题.以三角模糊数表示加工时间、六点模糊数表示完工时间,建立了基于交货期的客户满意度评价方法.并进一步以满意度为优化目标,结合模糊不确定因素,建立了混装线投产排序问题数学模型,并通过遗传算法进行求解.最后,通过数据实例分析了客户满意度与完工时间的相互影响,主要从三个角度对结果进行分析:(1)最小生产单元MPS(MinimumProductSet)内产品比例的均衡性对客户满意度和模糊完工时间的影响;(2)MPS内产品比例相同的条件下,模糊交货期区间权重比例对客户满意度的影响;(3)相同条件下,客户满意度和模糊完工时间分别作为优化目标时两者之间的差异.从而验证了该模型的有效性.
简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.