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数据挖掘在阴极结构有限元分析中的应用
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] O462.4[理学—电子物理学;理学—物理]
  • 作者机构:[1]四川大学制造科学与工程学院,四川成都610065, [2]四川大学电子信息学院,四川成都610065
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50275100).
中文摘要:

针对场致发射阴极结构设计知识获取问题,提出了采用数据挖掘技术从有限元分析试验结果中提取隐含知识的方案,该方案具有效率高、成本低的特点.分析了包括场致发射有限元分析试验数据结果集获取、数据属性归约等步骤的实现过程,给出了基于熵度量的数据属性集归约和决策树算法原理,从而解决了方案实现的关键问题.以典型结构阴极为例进行有限元分析数据挖掘,通过建立的场致发射性能指标和设计参数关系决策树,提取出了场致发射阴极结构设计知识.算例结果验证了方案的可行性.

英文摘要:

Knowledge acquisition was discussed to design cathode structures for field emission. A pro posal with high efficiency and low cost was given, in which implicit knowledge was extracted from the experiment results obtained by finite element analysis (FEA) through data mining technology. The implementation of the acquisition of the experimental data set, the reduction of the data attribution and other steps was analyzed. The principles of data attribution reduction based on entropy measurement and decision tree algorithm were given to solve the key problems in the scheme. Taking a typical cathode structure as an example, the knowledge of designing cathode structure for field emission was acquired by establishing the decision tree of the relationship between field emission performance index and the design parameters. The feasibility of the proposal was verified and theoretical foundation of future experiments was founded by the calculated example.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21013