针对传统支持向量机(SVM)在解决多类分类问题时需要训练多个分类器、存在不可分区域等问题, 研究了基于支持向量回归机的多类分类算法。利用回归思想求解多类分类问题, 将分类样本作为回归输入, 样本的类别标识作为回归输出, 通过支持向量回归机训练拟合出各样本与其类别标识之间的函数关系。将待分类样本代入回归函数, 对其输出取整后即可得到样本类别。该算法仅使用1个分类器, 明显简化了分类过程。另外, 引入复合核函数来提高支持向量回归机的性能。采用加州大学欧文分校(UCI)例题库中的多类分类问题进行仿真验证, 并将改进算法与传统算法作对比, 结果表明改进算法在分类速度和准确率上都有显著提高。

现行的CIE显色指数对白光LED的评价结果存在与视觉感知不符的问题, 需要新的显色指数计算方法或对CIE显色指数进行改进。提出了一种基于视觉实验改进的计算白光LED显色指数的新方法。通过色块样本的光谱反射比与光源相对光谱功率分布之间的关系, 改进了显色指数计算公式, 得到改进后的显色指数。把CIE显色指数与改进后的显色指数分别与视觉评价结果进行对比, 证实了改进后的显色指数更符合视觉评价结果。

基于闪烁光度法, 设计并搭建了一种新的测量人眼视见函数的实验系统, 得到了人眼视见函数曲线。利用人眼对间断光的响应特性, 有效地避开了白光和单色光的颜色差异对亮度的干扰, 通过对比两束光视亮度的方式, 使系统达到光度平衡, 进而度量辐亮度得到人眼视见函数曲线, 并与CIE推荐的标准视见函数进行差异比较, 分析了差异原因和改进方法, 从而深入了解光电探测器的光响应与人眼的差异, 为今后的新型光电探测器的研究与应用打下基础。结果表明, 实验系统可用于测量人眼视见函数, 与CIE推荐的标准视见函数曲线吻合程度较高。

在TFT-LCD行业,PECVD设备主要用于Array TFT基板工艺中的气相沉积;产生的非金属膜层,为金属电路提供保护、开关作用;在PECVD工艺制程中,腔体设计复杂,反应条件苛刻,产生的制程物会造成产品不良,故需要定期进行PM（pre maintenance预防性维护）。本文以PECVD PM作业为背景,针对设备PM耗时长的问题,制定了改善方法,并着重介绍了腔体检漏工具的设计过程。设计制作了一台国产化检漏工具,成功运用于量产。通过测试,检漏工具3 min内达到10 mT(1 mT=0.133 Pa),漏率为0.45 mT/min,基本符合设备Spec.（标准）要求。