不同种类生物油化学组成结构的对比研究

利用气质联用和核磁共振光谱对不同种类生物油的化学组成结构进行了对比分析.气质联用分析表明,由于不同种类生物质原料化学组成的差异,导致不同种类生物油主要类别物质含量存在较大差别,有机酸含量较高的是蔗渣热解油,醛酮类物质含量较高的是蔗渣和稻草热解油,芳香类物质含量较高的是玉米芯和松木热解油,而脱水糖含量较高的是稻草和松木热...     

用于光谱分类的光谱峰谷沿匹配算法

针对超短脉冲激光与气体相互作用产生的非线性荧光光谱的特点,提出了一种新的光谱去噪、特征提取、特征匹配的有效方法.通过对三种气体不同浓度的荧光光谱进行小波压缩去噪,得到5层664个小波系数,重构后获得除噪效果满意而特征信息保持不变的光谱.对重构后的光谱进行光谱峰/谷沿相似度的分析,构造了三种气体的特征谱.在此基础上,经对三种气体光谱进行特征峰/谷沿的匹配分析,提出一种利用同种物质不同浓度下的光谱总体相似度来构造标准特征谱新方法,通过与标准特征谱的匹配分析得到分类结果.实验结果表明,该算法的分类结果受浓度变化影响小,对低至0.05%浓度条件下的全部27条光谱均获得100%的分类识别结果.     

非线性荧光光谱的神经网络分析及其应用

大功率超快脉冲激光和气体相互作用可产生非线性荧光光谱,不同的气体分子具有不同的非线性荧光光谱。因而这种光谱可以作为物质的指纹模式加以识别分类,进而获知气体的成分。由于不同气体分子的光谱在同一波段上有很大的交叉重叠,用传统的光谱分析方法分析存在困难,采用神经网络方法分析上述非线性荧光光谱,利用经过预处理的荧光光谱数据作为模式样本,其中一部分样本作为学习样本对级联神经网络进行训练,用训练好的网络对所有样本进行实时识别,学习样本和测试样本的的正确识别率均可达100％,结果表明此方法可实时判断混合气体的组分。     

基于锑化铟亚波长阵列结构的太赫兹聚焦器件

基于锑化铟材料在太赫兹波段的横向磁光效应,提出了一种金属-空气-锑化铟-金属非对称周期性亚波长线栅阵列结构的表面等离子体器件,研究了外加磁场和温度对不同频率透射波聚焦特性的影响.结果表明,在外加磁场强度B=0.6 T、温度T=172 K时,可实现0.8 THz透射光束的聚焦,焦点处能流密度透过率比没有外加磁场时增强28倍.对于不同频率入射波,通过主动调节磁场强度和温度,能实现从0.4—0.8 THz宽频带的聚焦,而且焦点处的透过率相比于无外加磁场时的普通狭缝聚焦透过率增强20倍以上,该器件是太赫兹波段理想的可调谐、宽频段、高透过率的聚焦器件.     

基于支持向量机的非线性荧光光谱的识别

提出将支持向量机网络应用于含不同浓度杂质气体的非线性荧光光谱的识别。由于原始光谱数据的光谱通道数目很大,首先用小波变换去噪压缩,然后采用主成分分析方法对光谱信息进行连续两次的特征提取。在保持原光谱数据主要信息基本不变的情况下,将数据维数由3979压缩到514(小波变换)并提取9个主成分。这样,不仅减少了网络的输入维数,而且加快了网络的训练速度。实验结果表明,无论对训练样本还是未学习过的测试样本,其正确识别率均可达到100%。网络的训练和测试速度较快,可以更有效地应用于大气杂质气体的实时监测。     

基于径向基函数的多目标旋转不变分类及其光电实现

提出利用径向基函数构造广义判别函数及神经网络模型，显示了模式识别与神经网络之间的密切联系.利用此函数和模型实现了多目标的面内(二维旋转)、面外(三维空间旋转)旋转不变识别，计算机模拟表明，对于旋转不变识别这是一个很有效的方法.一个光电混合系统被提出实现此旋转不变识别方法. 关键词：     

一种用于旋转不变分类识别的线性判别函数

提出利用线性判别函数，ｄ（ｘ）＝Ｗ＇ｘ，对轰炸机和战斗机两类目标进行旋转不变识别。每一目标有７２个旋转模式，其中９个为训练样本，６３个为测试样本，在每个目标的训练样本中随机取一个相减作为线性判别函数的系数（Ｗｉｊ）的初始值，然后利用误判的训练样本优化判别函数的权值以提高函数的正确识别率。为便于光电实现，线性判别函数的权值系数只有２、１、０、－１、－２五个值。计算机模拟表明利用此判别函数进行分类的正     

一种用于多目标旋转不变分类识别的神经网络模型及算法

提出了一种适于光学实现的神经网络模型和算法，通过对３种飞行器平面内旋转投影较的识别，证明了该方法具有对多目标转动不变的模式识别能力。     

基于正交化算法的三值互连神经网络模型

提出了以信息损失最少为原则的三值(±1)互连权重编码方法，这种编码方法比以前的三值权重编码方法显著地提高了神经网络的性能。由于互连权重只有三值，恰恰弥补了光互连精度不高的缺点，易于光学实现。     

用于复杂光谱数据压缩的自适应小波算法

对于超短脉冲激光与气体相互作用产生的复杂光谱，提出了基于递归最小方差方法的自适应小波算法，实现了对该类光谱数据的高效压缩. 在对三种气体，共计27组光谱数据进行压缩后，数据由最初的3968个点被压缩成124个点，压缩比为32∶1. 选择其中13组作为样本送入支持向量机神经网络进行训练，用剩下的14组进行检验，正确率为100%. 关键词： 非线性荧光光谱 小波分析 递归最小方差算法 线性神经网络