基于变换域PCNN的近红外与彩色可见光融合

针对近红外与彩色可见光图像融合后对比度低、细节丢失和颜色失真等问题,提出一种基于多尺度变换和自适应脉冲耦合神经网络(PCNN-pulse coupled neural network,PCNN)的红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光图像转换到HSI（hue saturation intensity)空间,HSI色彩空间包含亮度、色度和饱和度三个分量,并且这三个分量互不相关,因此利用这个特点可对三个分量分别进行处理。将其亮度分量与近红外图像分别进行多尺度变换,变换方法选择Tetrolet变换。变换后分别得到低频和高频分量,针对图像低频分量,提出一种期望最大的低频分量融合规则;针对图像高频分量,采用高斯差分算子调节PCNN模型的阈值,提出一种自适应的PCNN模型作为融合规则。处理后的高低频分量经过Tetrolet逆变换得到的融合图像作为新的亮度图像。然后将新的亮度图像和原始的色度和饱和度分量反向映射到RGB空间,得到融合后的彩色图像。为了解决融合带来的图像平滑化和原始图像光照不均的问题,引入颜色与锐度校正机制(colour and sharpness correction, CSC)来提高融合图像的质量。为了验证方法的有效性,选取了5组分辨率为1 024×680近红外与彩色可见光图像进行试验,并与当前高效的四种融合方法以及未进行颜色校正的本方法进行了对比。实验结果表明,同其他图像融合算法进行对比分析,该方法在有无CSC颜色的情况下均能保留最多的细节和纹理,可见度均大大提高,同时本方法的结果在光照条件较弱的情况下具有更多的细节和纹理,均具有更好的对比度和良好的色彩再现性。在信息保留度、颜色恢复、图像对比度和结构相似性等客观指标上均具有较大优势。     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。     

太赫兹光谱结合特征谱区筛选算法在发动机润滑油含水量定量分析中应用研究

发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石,准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质,发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、金属屑含量、pH值、粘稠度、含水率等表述。关于发动机润滑油含水量的检测,传统的检测方法存在操作复杂,及时性差等缺点。太赫兹对水吸收强烈,适合用于对样品中微水含量的分析。通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线,对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪,剔除奇异样本后,采用Kennard-Stone算法划分样品集,尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选,着重研究区间间隔数、PLS组件数、最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响,并且对不同含水量的润滑油建模分析,对不同模型比较选优,建立最优定量分析模型。建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、降低模型复杂性,特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式,使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。结果表明：采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳,模型区间数为26,入选区间为[18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2],主因子数为10,最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5,预测均方根误差RMSEP为0.004 6,校正集相关系数r为0.919 3,预测集相关系数r为0.865 7。由此可见,可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定,且实验过程简单,建模计算速度快,效果理想,可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。     

三维荧光结合化学多维校正快速灵敏测定环境水样中的噻菌灵和双酚A

随着经济的高速发展,环境问题正在日益引起人们的广泛关注。在实际生产中,农药和塑化剂长期存在滥用的问题,使其成为最为广泛的环境污染源并对生态环境、食品、人畜等造成严重的危害。针对环境中农药和塑化剂的残留问题,开发一种灵敏、快速的高效检测分析方法,采用三维荧光结合化学计量学方法用于环境水样中噻菌灵（TBZ）与双酚A（BPA）的快速灵敏分析。兼顾了三维荧光分析的灵敏度高、信息丰富及化学多维校正方法“数学分离”的显著优势,仅需要简单的预处理过程即可实现TBZ和BPA的痕量检测。即使分析物之间以及分析物和水样中未知背景干扰之间的光谱存在严重的重叠,基于交替三线性分解（ATLD）算法的二阶校正方法仍能借助其显著的“二阶优势”对其进行解析,并获得可靠的定性定量结果。其中,TBZ在20~200 ng·mL-1范围内线性关系良好（r=0.9999）,而BPA在40~280 ng·mL-1范围内线性关系良好（r=0.999 1）。TBZ和BPA在两种水样中的平均加标回收率分别为96.3%~99.1%和90.0%~90.8%,且标准偏差均低于7.2%。另外,计算品质因子,如灵敏度（SEN）、选择性（SEL）、检测限（LOD）和定量限（LOQ）,评估了该方法的准确性。所得结果均令人满意,表明所提出的方法能够用于环境水样中TBZ和BPA的准确、快速定量分析,为环境中农药和塑化剂的残留问题提供了一种科学有效的监测手段。     

光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱钢铁快速检测与分类

为了实现工业现场对特种钢材的快速检测与种类识别,采用基于光纤传能的移动式激光诱导击穿光谱（LIBS）样机对14种特种钢材进行光谱数据的采集与分析,采用预选谱线并遍历组合的降维方法与支持向量机(SVM)相结合的算法对特钢材料的光谱进行快速分类。分别将原始光谱数据、归一化处理后的光谱数据、归一化处理+遍历组合优选谱线数据作为SVM分类模型的输入向量,并对比了不同输入向量下模型对特钢识别的准确度。结果表明：在事先选出的51条特征谱线作为输入变量的基础上,归一化光谱数据作为SVM分类模型的输入特征时,识别准确度达到95.71%,明显高于使用原始光谱数据作为输入向量时SVM分类模型的准确度11.43%。进一步地,使用MATLAB程序遍历谱线组合,通过遍历各种谱线组合选出最优的输入谱线组合,当优选6条特定的谱线时,对特钢种类识别的准确度达到100%,且建模速度也有相应提升。可以看出,当预选出大量常见特征数据时,机器自动选取特征与人工挑选谱线相比,具有明显优势,基于此降维方法的SVM算法模型在LIBS快速分类技术中具有很好的工业应用前景。     

潘宁源放电的全三维电磁粒子模拟/蒙特卡罗碰撞数值算法研究

深入研究潘宁放电的物理机制, 研制了全三维高品质算法粒子模拟软件(PIC), 设计并添加了相应物理情景的蒙特卡罗碰撞模块(MCC), 并对电子、氢分子离子(H₂⁺)、氢正离子(H⁺)、氢三正离子(H₃⁺)同时进行了跟踪, 成功研制了全三维电磁PIC/MCC数值算法. 结合国内研究较热的潘宁放电模型, 对该算法进行模拟验证. 模拟结果显示: 采用有效的滤波算法能抑制电磁数值噪声, 电子能量呈麦克斯韦分布, 由于电子的径向漂移和加速导致离子源顶端H₂⁺产量较大. 关键词： 潘宁离子源 高品质算法 粒子模拟/蒙特卡罗     

一种基于角谱理论的改进型相位恢复迭代算法

进行星间激光通信的光学发射天线光束整形器设计时, 首要解决的问题是根据输入光场及理想的输出光场, 确定整形器的相位分布, 其核心就是相位恢复. 基于角谱传播理论, 在传统 Gerchberg-Saxton (G-S)迭代算法的基础上, 提出了一种幅度梯度加成迭代算法, 给出了算法的详细流程与分析. 与G-S相比, 新算法利用迭代过程, 构建光场幅度反馈回路, 利用梯度搜索最佳迭代路径, 两者的联合作用加速其迭代收敛进程. 数值仿真表明, 新算法的单位迭代次数所引起迭代误差下降的速度是G-S算法的1.7倍, 其收敛速度明显优于G-S算法; 对不同的随机初始相位, 新算法都能进行有效迭代, 表现出适应性强, 且收敛一致性好的优点. 幅度梯度加成迭代算法为复杂光场的高效相位恢复提供了一种新思路, 为设计各种衍射光学元件提供了技术支持. 关键词： 相位恢复 迭代算法 角谱理论 光通信     

根据齐次函数模型的无约束极小化方法（Ⅱ）直交分解校正法

矩阵分解的校正技术是数值线性代数中最有效的工具之一。作者根据基于齐次函数模型的无约束最优化方法的特点,提出的了这种类型的最优化算法的改进形式——修改的Bartels-Golub方法,即直交分解校正法。文章给出了详细算法。若干数值试验表明所提出的算法是稳定的和有效的。     

基于流动性风险的开放式基金投资组合分析

不同于通常的投资组合方法,本文在开放式基金的投资组合中加进流动性风险,得出最佳流动性短缺概率和在流动性不同的有价证券上的最佳投资量.     

一个组合问题的另解

《数学通报》2004年第3期文《一个组合问题》中，乔洪文老师对“报亭排队问题”提出推广并给予证明，读后深受启发，在获益颇深之余，我们对这个问题也进行了思考，用建模的思想方法给出这个问题的另一种解法．