吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

基于改进克隆选择算法的统一混沌系统同步控制与参数辨识

提出一种改进的克隆选择算法用于解决混沌系统的参数辨识问题.该算法利用抗体的高频变异和受体编辑两种机制有效平衡算法的全局探索与局部开发，并引入向精英抗体学习策略进一步提高算法的收敛质量.对10个优化问题的实验表明：所提出算法在求解精度、收敛速度以及稳定性方面具有更好的性能.以参数未知统一混沌系统的同步控制为研究对象，合理设计同步控制器，并对同步系统的稳定性进行理论分析.通过对同步比例因子的设置，实现统一混沌系统的完全同步、反同步、投影同步等多种同步方式.仿真实验结果表明该方法能够实现对未知系统参数的精确辨识以及驱动-响应系统的有效同步控制，验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于路径选择的深海水下运动目标被动深度估计

深海水下运动目标的深度估计是目标分辨与识别中的重要一环。基于深海运动目标在深海中的直达波与海面反射波的到达时延与位置之间的关系，寻找时延图上运动目标的候选路径，利用候选路径模拟目标的运动路径，提出了一种可用单水听器实现的水下运动目标深度估计方法。通过用候选路径的估计时延与实际接收时延的比较对路径进行筛选，从而减少了需要的位置先验信息。2018年在南海进行的深海实验数据处理的结果表明该估计方法可行，对于实验中距离15km以内的拖曳声源，深度相对估计误差可以达到15%以内。     

基于SMA模型的扩张型心肌病影响基因分析

医学研究表明约30%的扩张型心肌病与遗传因素有关,因此从基因水平寻找其病因及发病机制越来越引起国内外学者的重视.采用针对超高维数据的序贯模型平均(SMA)方法对扩张型心肌病转基因小鼠微阵列数据建立回归模型,确定哪些基因对小鼠中G蛋白偶联受体的过表达有影响从而导致小鼠的心肌病,结果发现Msa.2877.0,Msa.741.0,Msa.768.0和Msa.2604.0四个基因是影响小鼠扩张型心肌病的主要基因,且SMA对该数据的拟合和预测都明显优于以往常用的SIS,L2boost及Lasso等变量选择方法.研究结果对进一步了解人类心脏病的发病机理有一定的借鉴意义.     

新组合模型在光电功率预测中的应用

为提高光伏预测要求的精准性,文章提出一种新算法将神经网络和ARMA算法改进组合,构成NEW ARMA-BP模型算法.以某30兆瓦的光伏电站采集的输出功率为输入样本,基于ARMA和BP神经网络算法在Matlab环境下依次搭建了相应的预测模型,预估光伏短期输出量.采用"误差正态检验图"判断基于两种不同算法的误差水平,依据两种单模型预测误差,运用所提出的新方法计算权值并获得新的预测值.基于Matlab的仿真结论验证了组合预测在光伏输出预测领域的适用性.     

基于最坏情况条件鲁棒利润的发电机组最优组合

采用最坏情况条件风险价值方法刻画电价风险,并定义最坏情况条件鲁棒利润描述发电商的利润,考虑机组启停,建立了基于最坏情况条件鲁棒利润的发电机组最优组合模型.在盒式不确定集下,将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解.通过10机24时段系统的算例仿真,验证了所建模型和求解方法的有效性.     

英国政府宣布投资6000万英镑成立石墨烯工程创新中心

<正>不久前,英国财政大臣奥斯本宣布英国将投资6 000万英镑在曼彻斯特大学成立石墨烯工程创新中心(GEIC),打造新的尖端石墨烯研究设施,以开发和维持英国在石墨烯及有关2-D材料方面的世界领先地位。在该笔投资中,1 500万英镑将来自英格兰高教基金会的英国研究伙伴投资基金,500万英镑将来自技术战略委员会,3 000万英镑将来自总部位于阿布扎比的可再生能源公司Masdar。其它资金将由曼彻斯特大学从欧洲区域发展基金等项目中获取。此前,英国已投资6 100万英镑在曼彻斯特大学创建国家石墨烯研究院,该研究院预计将于2015年     

Markowitz投资组合模型改进的三帧差分法运动目标检测

移动机器人的目标检测要求其对特定的静止或运动物体进行运动分析及检测。以Voyager-III移动机器人系统为研究对象,实现非理想光照下,对橘红色目标足球的运动检测。提出在传统三帧差分法基础上,先利用Markowitz投资组合模型进行足球目标的特征提取,将场地非感兴趣的目标中,出现全部像素值发生变化的目标去除,再进行图像帧间差分。利用CCD摄像机对比赛环境中足球的运动轨迹进行录制,选取具有代表性的各帧视频图像、Markowitz算法优化后的差分图像和跟踪图像,结果表明跟踪图像不含非目标物的干扰,克服了差分图像存在空洞的问题,为移动机器人提供了一种实用的运动目标检测方法。     

解析几何解题教学中学生选择能力的培养

<正>解析几何解题中经常涉及到选择参数,最常见有四种选择方式:选择斜率、点的坐标、线段的长度或者角度为参数.抓住题目的关键要素,选择适宜的参数,可以使解题的复杂程度降低,计算量减少,效率大大提高.而学生要获得这种选择能力,需要教师的引导,力求从"一题多解"中学会辨析好与不好的解法,把好的参数的选择与解题落实到教学中,通过"选得好"达到"做得好".1选择斜率参数还是选择点参数     

紧急疏散中最优抗出错路径选择模型与算法

疏散路径选择是紧急疏散中的重要问题，为了减小疏散人在紧急疏散过程中由于路径选择错误带来的损失，提出一对起讫点间最优抗出错路径选择模型。给出路径出错系数的定义，用以度量疏散人路径选择错误带来的疏散效率损失，并且设计了求解最优抗出错路径的DAE算法，证明该算法的时间复杂度为O（ mn2）。结果表明，选择最优抗出错路径作为疏散路径，能够有效地抵抗由于疏散人路径选择错误带来的损失，对提高突发事件下的疏散效率具有实际意义。