石墨烯/PLA吸波复合材料等效传热性能分析

基于细观力学理论，运用代表性体积单元方法研究石墨烯填充聚乳酸（PLA）复合材料导热性能。根据显微照片分析复合材料细观结构特征并构建二维随机分布模型，利用有限元方法求解复合材料等效导热系数，并通过实验结果验证模型正确性和有效性。通过参数化分析研究各细观结构参数对复合材料导热性能的影响规律，并通过传热路径分析其影响机制。结果表明：所建随机模型数值模拟结果与实验结果拟合较好；随石墨烯质量分数增加，复合材料传热性能增强，且石墨烯的长厚比与取向对复合材料整体导热性能有较大影响；同时，石墨烯与基体之间的界面接触热阻显著降低了复合材料整体导热性能。     

基于随机森林的物联网设备流量分类算法

物联网（IoT）设备流量分类对网络资产管理有重要意义，基于流量统计的分类技术是当前研究热点。已有算法主要基于流信息建立特征向量，而对数据包信息利用较少。改进了基于随机森林的物联网设备流量分类算法，基于流信息和流数据包信息共同建立特征向量。实验结果表明:所提算法与其他算法相比，所提算法的平均分类准确率由56%提高到82%，平均召回率由47%提高到67%，平均F₁得分由0.43提高到0.74，混淆矩阵对比也有明显提升，因此具备更好的分类效果。      

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。