针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律，及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响，基于作者之前提出的数个数学模型，建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知：裂缝网络中，支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积，砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态，且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%～50%，相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响，当储层渗透率为0.05 mD时，忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%，因此在进行低渗透率储层模拟时，支撑剂非均匀分布状态不可忽略；当基质渗透率为5 mD时，产量计算差异在5%以内，此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理

聚酰亚胺（polyimide，PI）由于具有较好的力学性能、优异的耐化学性、良好的介电性能和高温稳定性，被认为是一种应用前景广泛的高温工程聚合物。聚酰亚胺的各类制品如薄膜、涂料、胶黏剂、光电材料、先进复合材料、微电子器件、分离膜以及光刻胶等已经被广泛应用于电子信息、防火防弹、航空航天、气液分离以及光电液晶等领域。聚酰亚胺气凝胶（PIA）是由聚合物分子链构成的相互交联的三维多孔材料，结合了聚酰亚胺和气凝胶的优异性能，使其不但具有聚酰亚胺的优异特性，而且具有气凝胶的轻质超低密度、高比表面积、低导热系数以及低介电常数等突出特点，因此聚酰亚胺气凝胶材料迅速发展成为性能优异的有机气凝胶之一，并且在航空航天、电子通讯、隔热阻燃、隔音吸声以及吸附清洁等领域展示出广阔的应用前景。鉴于该材料的这些特质，本文对聚酰亚胺气凝胶的制备方法、影响因素（溶剂效应、单体结构和固含量）以及应用进行了论述，并对聚酰亚胺气凝胶材料的未来发展进行了展望

以Na2MoO4·2H2O、NiSO4·6H2O和MnO2为原料, 采用水热法成功制备了类松果状NiMoO4/MnO2复合材料.通过X射线衍射、扫描电子显微镜、恒电流充放电、循环伏安和交流阻抗对材料进行表征.结果表明, MnO2的最佳质量分数为10%, 所得NiMoO4/MnO2复合材料具有类松果状形貌, 其颗粒直径为200~600 nm, 且表面粗糙、多孔; 在1 A·g-1的电流密度下, MnO2质量分数为0、5%、10%、15%、20%时, 所得复合材料NM0、NM5、NM10、NM15和NM20的放电比电容分别为260、248、650、420和305 F·g-1.在电流密度为10 A·g-1下, 最佳样品NM10复合材料的首次放电比容量为102 F·g-1, 经过100次循环后, 其放电比电容稳定在147 F·g-1.该性能的提高, 主要是由于MnO2的引入弥补了NiMoO4单一材料存在的不足, 从而达到协同增效的作用

离子交换树脂（Ionomer）是质子交换膜燃料电池催化层的重要组成部分，它在催化层中的主要作用是作为质子传导相传导质子。本文采用旋转圆盘电极法（RDE），在模拟燃料电池真实的运行环境（模式一）和模拟燃料电池启停环境（模式二）两种模式下，研究了Ionomer对铂碳催化剂电压循环耐久性的影响。通过相同位置透射电镜分析法（IL-TEM），分析了铂碳催化剂经历模式二耐久性测试后的结构变化。研究发现Ionomer的存在可以提高铂碳催化剂的耐久性。在模式一的测试中：添加Ionomer后，其氧还原半波电位下降值?E从23 mV下降至11 mV；没有发生碳的腐蚀，Pt颗粒的长大是催化剂性能下降的主要原因；Ionomer的存在延缓了Pt电化学比表面积（ECSA）的降低从而有利于保持Pt的活性。在模式二的测试中：添加Ionomer后，其氧还原半波电位下降值?E从25 mV下降至5 mV，除了铂颗粒长大外还发生了载体碳的腐蚀；Ionomer的存在同样可以保持Pt的活性；IL-TEM分析可以看到明显的铂颗粒长大和碳腐蚀，碳载体的腐蚀造成铂的严重流失和团聚。含Nafion的催化剂中铂颗粒平均粒径从2.7 nm增加到了3.76 nm，不含Nafion的催化剂中的铂颗粒平均粒径从2.44 nm增加到了4.19 nm

利用旋转圆柱电极，结合电化学方法（电化学交流阻抗、极化曲线）、激光扫描共聚焦显微镜、扫描电子显微镜和紫外-可见分光光度法研究了流动工况下油水分层介质中缓蚀剂在油水两相界面处的作用效果及机理。结果表明，该工况下，100 mg·L?1十七烯基胺乙基咪唑啉季铵盐缓蚀剂对碳钢在油水两相分层介质中的水区具有良好的缓蚀效果，缓蚀效率高达99%，但在油水两相界面区域，由于油相的大量存在，导致缓蚀剂的有效质量分数降为混合前的31%，缓蚀效率仅为83%，缓蚀效果较差，碳钢腐蚀未得到有效抑制，甚至出现了沟槽腐蚀。因此，在油区试样腐蚀轻微，并且缓蚀剂的加入有效抑制了水区X65钢的腐蚀

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

基于电子背散射衍射（EBSD）技术，利用极射赤面投影图，提出了一种不依赖于残余奥氏体，对协变相变产物的原奥取向进行重构的简易方法.计算结果表明，利用铁素体的{110}α极图中三个贝恩组的交点可以成功重构出原始奥氏体取向，并且精度可达2°；同时，该方法还可以对局部微区或者变体选择很严重的原奥取向进行重构，误差仍可控制在2°之内，具有其他重构方法无可比拟的优点.位向关系具体种类并不影响对原奥取向的重构，采用该方法进行原奥取向重构时不需要预先知道具体的位向关系，并且适用于位向关系处在K-S与N-W关系之间的所有协变相变过程.通过运用该方法重构原奥取向，本文研究了高温奥氏体化过程中的奥氏体行为.研究发现当采用较高的温度奥氏体化时会出现奥氏体孪晶，奥氏体孪晶的出现与奥氏体化温度有关

用磷酸、硅烷KH550和钢渣制备改性多孔钢渣, 以改性多孔钢渣取代部分炭黑.利用改性多孔钢渣、炭黑、橡胶、促进剂、硫磺、硬脂酸和氧化锌进行复合, 制备一系列改性多孔钢渣/橡胶复合材料, 研究了磷酸/钢渣质量比、硅烷KH550/多孔钢渣质量比、促进剂/硫磺质量比、硬脂酸/氧化锌质量比和改性多孔钢渣/炭黑质量比对改性多孔钢渣/橡胶复合材料力学性能的影响, 并且分析其影响机理.结果表明, 当磷酸用量为1.2 g、钢渣用量为30 g、硅烷KH550用量为0.3 g、炭黑用量为20 g、促进剂用量为0.8 g、硫磺用量为1.2 g、硬脂酸用量为0.8 g、氧化锌用量为2.2 g和橡胶用量为100 g时, 改性多孔钢渣/橡胶复合材料的力学性能较好, 即拉伸强度为18.4 MPa、邵尔A硬度为68.8、撕裂强度为44.6 kN·m-1.磷酸与硅烷KH550可以改善钢渣的孔结构与表面结构; 适量的促进剂/硫磺质量比与硬脂酸/氧化锌质量比可以消除硫磺形成的内硫环, 促使橡胶交联键稳定.改性多孔钢渣与橡胶以物理方式进行复合形成良好的包裹结构