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伴随半导体器件的低维化和复杂化,器件优化越来越依赖于光谱学表征和分析。然而使用传统的数据分析方法解析复杂材料体系的光谱数据存在较大的局限性,难以有效揭示制约器件性能的关键要素。本文在传统灰色关联分析模型的基础上,结合信息熵理论改进灰色关联模型中分辨系数的计算方法,确定最适用于复杂材料体系光谱数据的数据预处理方法,通过偏最小二乘算法反演样品化学组分的比例系数。最后,以光电化学电池电极材料体系的光谱数据为例,实证研究所提出模型的有效性和优越性。主要工作内容如下:第一,对传统灰色关联模型的性质特点进行了深