简介:建立处于外磁场中由单轨道相互作用量子点嵌入到两个化学势和温度均不同的合金引线构成的一类量子点制冷机模型,考虑外部磁场引起的塞曼分裂并引入能级分裂所造成库仑能的线性渐变.应用稳态下的量子主方程描述电子在传输过程中的动力学特性,确定量子态的占有几率,并导出性能系数、制冷率、热流以及粒子流的解析式表达式,分析了制冷机的一般性能特性,并讨论了外磁场和能级对制冷机性能特性的综合影响.通过数值计算,画出制冷率和性能系数随外磁场及能级变化的三维投影图.获得最大性能系数和制冷率,确定外磁场和能级的优化区间,分析相互作用对最大制冷率和最大性能系数的影响.
简介:在传统神经网络的基础上,引入小波函数而构成的小波神经网络具有极强的函数映射能力,在图像压缩领域有着较多应用.为了进一步提高图像的压缩质量,引入了遗传算法对传统小波神经网络算法进行改进,在对小波基平移和伸缩参数系数进行寻优时,将其作为种群初始化,经过选择、交叉和变异,获得最佳染色体,最后将最佳染色体转化成对应的权值、伸缩系数和平移系数从而进行小波神经网络映射.实验结果表明,改进后的小波神经网络图像压缩方法相较传统小波神经网络法,均方误差分别降低了14.8%和16.7%,图像信噪比分别提高了9.15%和7.11%,图像压缩质量有了较大提高.