人眼视网膜成像液晶自适应光学系统的优化设计

针对已有的人眼视网膜成像液晶自适应光学系统的不足,提出了新的优化设计方案.新设计的系统能对不同视度下的人眼进行高分辨率成像.新系统还采用了瞳孔监控装置和成像区域快速精确定位装置,并且采用了改进的消杂散光方法,能够使探测准确度和定位准确度得到保证.研究证明,该系统新的设计方案操作方便、灵活,便于推广使用.     

高光谱和卷积神经网络的大白菜农残检测

针对大白菜农药残留传统化学检测手段存在前期处理过程繁琐、检测周期长等不足,提出了一种快速无损识别大白菜农药残留种类的方法。以1组无农药残留和4组含有均匀喷洒农药（毒死蜱、乐果、灭多威和氯氰菊酯）的大白菜样本为研究对象（药液浓度配比分别为0.10,1.00,0.20和2.00 mg·kg-1）,经12小时自然吸收后,利用高光谱成像系统获取400～1 000 nm高光谱图像,并选取ROI感兴趣区域后经多元散射校正（MSC）预处理;分别采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、主成分分析算法（PCA）和离散小波变换（DWT）降维（分别基于db1,sym2,coif1,bior2.2和rbio1.5小波基函数）;最后,将降维后的高光谱数据分别输入卷积神经网络（CNN）、多层感知机（MLP）、K最邻近算法（KNN）和支持向量机（SVM）建立模型并比较。结果显示,CNN,MLP,KNN和SVM算法均在降维算法DWT（小波基函数及变换层数分别为coif1-2,coif1-4,bior2.2-2和sym2-2）取得最优总体精度分别为91.20%,83.20%,66.40%和90.40%,Kappa系数分别为0.89,0.79,0.58和0.88,预测集用时分别为86.01,63.23,20.02和14.03 ms,总体精度和Kappa指标均优于基于CARS和PCA降维算法建模结果。可见,高光谱与离散小波变换和卷积神经网络相融合显著提高分类识别精度,改善“休斯”现象,为实现无损和快速检测识别大白菜农残提供一个新的方法。     

光折变聚合物中的小振幅空间光孤子

给出了稳态条件下光折变聚合物中的小振幅空间孤子的演化方程,得到了方程的暗、亮孤子解析解,并且给出了小振幅聚合孤子的宽度表达式结果表明,光折变聚合物中存在着双曲正切形式的小振幅暗空间孤子和双曲正割形式的小振幅亮空间孤子,小振幅聚合孤子的宽度与外加电场成反比关系     

反相高效液相色谱法测定盐酸索他洛尔

 建立了用于盐酸索他洛尔的含量测定、有关物质的检查和稳定性考察的 RP-HPL C法。采用 ODS柱、体积分数为 0 .1 %的乙酸水溶液 -乙腈 (体积比为 80∶ 2 0 )为流动相的色谱条件 ,以磺胺二甲基嘧啶为内标物 ,测定的线性范围为 5～ 45 mg/ L(r=0 .9991 ) ,日内精密度为 0 .2 0 % ,日间精密度为 0 .93 %。     

镍的14MeV中子反应分截面测量

用活化法测量了⁵⁸Ni(n,2n)⁵⁷Ni反应截面和⁵⁸Ni(n,p)^58mCo,⁵⁸Ni(n,p)^58gCo,⁵⁸Ni(n,p)^58m+gCo反应分截面,入射中子能量为14.10MeV和14.62MeV,所得结果与已有数据作了比较,首次给出了^58mCo和^58gCo产生分截面的数据.     

完全收敛性中的Paley不等式

本文研究了完全收敛性中的Paley不等式,得到了Hsu-Robbins-Erds大数定律的更加精确的下界和上界,讨论了文[1]中提出的问题,同时在更加广泛的大数定律的意义下推广了[1]的结果,得到了比文[2,3]更加精确的结论。     

弹性波散射问题的边界元解法

采用边界单元法求解弹性波对孔口的散射问题，给出了弹性波散射问题的边界积分方程，针对数值中出现的奇异积分，提出了一种改进的把动力基本解分解为正则部分和奇异部分分别计算的方法。最后讨论了Ｐ波和ＳＶ波对圆孔和椭圆孔的散射而引起的动应力集中。     

外加电场对掺杂KNSBN晶体空间电荷场的影响

利用掺铈KNSBN晶体,在633nm下观察和测试了外加电场对晶体内部空间电荷场的基频和高阶分量的记录和擦除特性的影响,并对所得实验结果进行了分析。 关键词：     

τ质量测量方案的Monte Carlo研究

在τ质量实验测量之前对多种测量方案进行了细致的Monte Carlo研究,并进行了比较.确定τ质量测量实验采用最大似然法,并给出可能的测量精度.研究了包括探测效率、束流能散等诸多因素对实验的影响,同时对实验的实现提出要求.