高光谱成像用于中医舌诊舌苔信息提取

舌苔信息的提取对于中医舌诊客观化起着非常重要的作用,目前中医舌苔信息提取多基于图像处理技术,用数码相机拍摄舌体RGB彩色图像,然而,现有的方法在信息量方面还不能满足中医临床的需要,为了探究舌体更多信息,本研究将高光谱成像技术用于中医舌诊舌苔信息的提取中,以获得在全波段内舌体信息进而为中医舌诊诊断方式以及客观化提供一种新途径。首先运用高光谱采集系统采集来检者舌体在371.200 0～992.956 0 nm之间的343个波长的高光谱信息,并且记录来检者的中医舌诊的临床诊断结果,然后对采集到的16例来检者的高光谱图像进行感兴趣区域提取,即将舌体信息与背景信息进行分离,进而对提取的感兴趣区域舌质与舌苔光谱信息和图像信息进行处理。由实验结果分析发现,16例来检者舌苔和舌质部分光谱差异最大波段位于525～600 nm之间,对382.108 0～963.668 0 nm之间均匀提取9个波长处的舌体单一波长的二维图像信息并进行图像绘制,通过对比来检者舌体实际情况发现在527.548 0 nm处能够很好的真实反映舌体表面舌苔附着情况,实验结果表明,高光谱技术在中医舌苔信息提取方面具有一定的可行性,能够为中医舌诊舌苔分离以及舌苔信息提取提供一种快速、简便的检测手段。     

基于交互耦合网络的项目组合决策模型研究

随着项目活动进入“大尺度”时代,复杂性成为现代化项目组合管理中的突出问题。在项目组合决策系统复杂性分析基础上,提出了交互耦合网络视角下的项目组合决策系统表征方法;借鉴非线性动力学建模方法构建项目组合决策系统复杂动力网络模型,结合模型的稳定解和稳定条件将项目组合决策系统划分为竞争型、共生型、强依存型和弱依存型,并通过数值仿真方法对系统的稳定域、分岔和混沌进行分析。研究表明,项目组合决策系统的复杂性和稳定性依赖于系统内交互关系作用,改善协作关系,避免过分竞争,以系统整体为先优化配置有利于项目组合目标实现。     

基于 PROSPECT模型的蔬菜叶片叶绿素含量和SPAD值反演

叶绿素含量是衡量植物营养和病虫害发生情况的重要指标。传统的分光光度法对植物叶片破坏性较大且无法实时、快速、无损地获取叶绿素含量。新兴的利用叶绿素仪测量叶绿素相对含量（以下简称SPAD值）的方法不能定量获取实际含量。光学辐射传输模型PROSPECT从生物物理、化学的角度以及能量传输的过程出发,定量描述了叶片色素、水分、结构参数等对叶片反射光谱的影响。因此,提出利用PROSPECT模型同时反演蔬菜叶片叶绿素含量和SPAD值,实时、快速、无损、定量获取植物叶片叶绿素的含量。第一,多次测量三种蔬菜叶片的反射光谱,并用叶绿素仪测量SPAD值。然后,预处理光谱数据,获得平均反射率光谱。第二,以欧式距离为评价函数,利用PROSPECT模型对实测反射率光谱进行拟合。拟合过程中三种蔬菜欧式距离最大为0.008 9,最小为0.006 4,平均为0.007 5,表明该模型能够很好地拟合蔬菜叶片的反射率光谱。第三,根据拟合结果,反演叶绿素含量和透射率光谱,再根据透射率光谱获取叶片在940和650 nm波长处的光透过率,计算叶片的反演SPAD值。第四,建立反演叶绿素含量、反演SPAD值与实测SPAD值的关系模型。结果表明: (1)利用该模型反演得到的叶绿素含量值与实测SPAD值有较好的线性关系, 其关系模型为：y=1.463 3x+16.374 3,两者相关系数为0.927 1,模型的决定系数为0.862,均方根误差为2.11;(2)利用该模型反演得到的SPAD值与实测SPAD值之间线性关系较好,其关系模型为：y=0.986 9x-0.668 3,两者相关系数为0.845 1, 模型的决定系数为0.714 3,均方根误差为3.380 2。研究表明,通过测量植物叶片的反射率光谱,利用PROSPECT模型可以无损、定量地获取蔬菜叶片的叶绿素含量和SPAD值。该方法可推广至其他植物的叶绿素测量和实时监测,为变量施肥、精准种植提供可靠的数据支持。研究结果对蔬菜生长态势的无损监测具有重要的意义。     

钾明矾基低共熔相变储热材料的制备与研究

以钾明矾(KAl(SO4)2·12H2O)为基元,分别加入不同质量比例的七水硫酸镁(MgSO4·7H2O)和芒硝(NaSO4·10H2O)混合均匀后加热融化,研究制备出的低共熔材料的相变温度、潜热释放平台及过冷和相分离变化情况.结果表明,七水硫酸镁和钾明矾在任意比例下的混合都能制得低共熔相变储热材料,共晶点在质量比5∶5附近,相变温度41.19℃,持续放热时间长,过冷度1.15℃,无相分离现象出现;而以芒硝与钾明矾混合制备低共熔相变储热材料,共晶点在质量比2∶8附近,相变温度50.10℃,过冷度1.2℃且无相分离现象出现.这两种处于共晶点成分(附近)的低共熔相变储热材料都是很有潜力的低温相变储热材料.     

荧光光谱成像法在板蓝根颗粒质量评价的应用研究

板蓝根颗粒的质量直接影响其疗效,选择一种有效的板蓝根颗粒质量检测方法至关重要。传统的检测方法需要对板蓝根样品进行化学预处理,是一种对样品有损的检测方法。为解决这一问题,采用了一种安装液晶滤波器件的荧光光谱成像实验装置对板蓝根样品的荧光光谱特性进行测试,以中国食品药品检定研究院提供的板蓝根标准物质的光谱曲线作为对照品,通过获得不同原材料、不同厂家和不同批次的板蓝根颗粒的荧光特征光谱曲线,并对其进行归一化处理后,与对照品的荧光光谱特征曲线进行对比分析及聚类分析,从整体上探讨了荧光光谱特征曲线与板蓝根颗粒质量的关系。实验结果显示,不同厂家生产的颗粒之间质量存在较大差异,主要体现在荧光的强弱和波峰位置的变化上,通过与标准物质的光谱曲线做进一步对比,可初步判断板蓝根颗粒质量的优劣。这表明了采用荧光光谱成像的方法对板蓝根质量进行检测是一种简便、快捷、无损的检测手段。     

亚临界雷诺数下圆柱受迫振动的数值研究

在Navier-Stokes方程和k-ω湍流模型的基础上,利用流线迎风有限元方法结合ALE动网格技术对亚临界雷诺数下的圆柱受迫振动问题开展了数值模拟研究。本文的数值模型成功模拟了Re=5000条件下,圆柱发生受迫振动时尾迹区内的2S,2P和P+S尾流模式;对Re=10000情况下,无量纲振幅分别为0.3,0.4,0.5的圆柱受迫振动问题开展了数值模拟,分析了给定振幅条件下圆柱受力随振动频率的变化关系以及受迫振动的锁定区间。以上数值计算结果与Gopalkrishnan (1993)的实验结果基本符合。研究结果表明,二维数值模型能够基本正确地反映出圆柱发生受迫振动时的涡激振动特性以及有关的受力变化趋势,为今后进一步开展三维数值分析工作奠定了基础。     

基于实验研究的轧机垂扭耦合振动分析

以承钢1780热连轧机组的R1为研究对象,依据多自由度系统振动理论,提出了一种垂扭耦合动力学模型的建模方法,建立了R1的垂扭耦合振动微分方程;并结合现场实测数据,确定了系统的耦合系数;分别计算了该轧机垂振、扭振、垂扭耦合振动的固有频率,并进行了比较。分析了考虑耦合振动系统时,轧机固有频率的变化情况,给出了R1垂扭耦合振动的前15阶固有频率。通过对咬钢激励情况下垂扭耦合系统的动态响应分析,分别计算了上下辊系扭振与垂振的最大振幅。通过对振动幅值的比较,论证了扭振与垂振之间的影响程度,并通过现场实测对理论分析结果进行了验证。     

多源异构超紧组合非线性信息互耦合方法及特征分析

惯性/卫星超紧组合技术核心将卫星导航接收机基带信号处理过程中的环路非线性信息与惯性导航信息进行深层次互耦合。在研究超紧组合多信息源异型耦合架构特征及互耦合机理的基础上,对比分析了超紧组合非相干及相干互耦合方法,总结了不同超紧组合观测矢量提取方法及环路模型,然后设计了超紧组合互耦合信息处理流程及信号NCO(数控振荡器)控制方法。最后,利用仿真平台对非相干及相干方式进行了卫星信号受干扰及载体动态变化环境下的试验对比分析,结果表明超紧组合相干方法相较于非相干方式具有更优的观测矢量提取性能及抗干扰性能。     

基于电感耦合等离子体质谱法和化学计量学鉴别蜂蜜品种研究

开展了一种用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)结合主成分分析(principle component analysis)和判别分析(discrimination analysis)识别蜂蜜品种的研究。实验选取三种不同品种的蜂蜜：洋槐蜜,葵花蜜和油菜蜜,经湿法消解等预处理后,利用ICP-MS分别测得蜂蜜样品中20种矿质元素的含量。结果表明电感耦合等离子体质谱法的精密度,准确度以及回收率等满足要求,洋槐蜜在主成分得分图上呈现一定的聚集趋势, 而葵花蜜和油菜蜜的聚集趋势不明显,Na,Mg,K,Ca,Sr,Ba,V,Fe,Ni,Sb等十种矿质元素能够成为鉴别蜂蜜品种的特征元素;通过逐步判别分析筛选出Mg,Sr,Ba,Ni,Sb,Cr和Na等七种矿质元素,并利用贝叶斯判别对这些元素建立线性判别函数,其中洋槐蜜的判别率为100%,葵花蜜的判别率为80.8%,有两个葵花蜜样品误判为油菜蜜,油菜蜜的判别率为 90.9%,有一个油菜蜜样品误判为洋槐蜜,模型交叉验证总判别率为90.3%,说明矿质元素对蜂蜜品种鉴别具有良好的分类和鉴别效果,能够为研究蜂蜜品种与矿质元素之间的关系提供理论依据,该方法具有简单、准确、稳定等特点, 可作为蜂蜜品种鉴别的可靠方法。     

新工科背景下线性代数课程教学改革与实践

在新工科背景下探讨线性代数课程教学内容、教学模式和考核方式改革,通过优化知识体系、建设丰富的网络资源和课程思政内容、构建多元化教学模式、采取多元化评价方式等,充分发挥学生的主体作用,强化线性代数知识的应用,培养学生的数学素养、实践能力和创新能力,切实提高线性代数课程教学效果和人才培养成效．