高能X射线聚焦组合透镜的理论研究

X射线聚焦组合透镜是一种利用折射效应对X射线辐射聚焦的新型元件。针对X射线波段的特性，综合考虑折射和吸收效应得出组合透镜的衍射屏函数，并利用衍射理论推导出X射线组合透镜的设计理论。利用统计学理论中一阶、二阶原点矩表征像面处的光学性能，使设计更简洁。该理论方法可方便地推广到双凹折射单元情况。通过数值计算分析了像向处强度分布的二阶中心矩以及焦点处辐射强度随组合透镜结构参最的变化关系，给出了一种铝基X射线组合透镜的结构参量设计结果。对于设计的组合透镜结构参量，计算了当X射线辐射能量分别为0．93 keV．9．89 keV和29．78 keV时，X射线辐射经过组合透镜后的焦点强度分布。     

旋转带电体磁矩计算的若干法则与算例

本文在文献 [1]、[2 ]等的基础上给出关于旋转带电体的磁矩计算的若干法则 ,均以定理形式表达 ,并列表枚举其相关算例     

二维轴对称图象高阶胡氏不变矩快速算法的改进

提出了基于二维轴对称性目标图象矩快速算法的实用化改进方案.算法实用化改进是通过两个命题的证明实现的.一是通过轴对称目标图象质心在对称轴上的命题证明,实现了将二维轴对称图象矩快速算法用于轴对称性图象中心矩的计算;二是通过目标图象以坐标系中任意两点为圆心,旋转相同角度,结果图象具有平移性的命题证明,实现了算法用于对旋转不同角度的对称目标图象的中心矩的计算改进.在此基础上,完成了二维轴对称目标图象高阶胡氏不变矩实用化快速算法的实现.实验证明,该算法具有较好的实时性能,且具有较小的引入误差.     

随机变量的一种顺序及其应用

本文对分布于有限区间上的随机变量给出了一种顺序，并给出了其在实际中的一种应用．     

基于LVQ神经网络的目标识别技术

通过对目标特征的分析比较,选取不变矩作为识别特征.为了达到很好的识别效果,对不变矩做了优化处理.采用LVQ神经网络技术建立了识别模型,提高了识别速度.运用有限的样本对目标识别技术进行了测试,结果表明采用此技术后的识别成功率较高,平均约为98%,识别速度快,每幅二值目标图像的识别时间约为16 ms.     

高阶中心矩的经验似然比区间估计

本文给出了高阶中心矩的经验似然比区间估计．     

一类组合公式及B-型算子矩量

给出几组组合公式，由此得出Bernstein算子、Bernsten-Eantorovich算子、DurrmeyerBernstein算子和修正Durrmeyer－Bernstein算子轻量及中心知量的计算公式．     

中心矩估计法研究

重点研究了利用样本中心矩估计总体中心矩的理论依据,同时给出了应用实例.     

基于广义Lambda分布逼近的结构可靠度计算方法

提出了基于广义Lambda分布逼近的结构可靠度计算方法。首先利用功能函数抽样数据,估计功能函数的前4阶矩信息。通过点估计法获得功能函数概率密度函数广义Lambda分布近似表达式,并根据工程结构可靠性的定义计算结构失效概率,进行可靠性分析。数值算例表明,广义Lambda分布对各种经典分布曲线具有良好的适应性。通过两个工程算例与Monte-Carlo模拟结果进行对比,验证了所提可靠度计算方法的正确性和实用性。     

基于高阶胡氏矩的多目标图象识别算法

本文提出了一种多目标图象识别算法,算法以小波变换和目标区域分割算法实现图象的前期处理,以高阶胡氏矩为基础,利用k邻近法构建了分类器,实现了多类目标的识别与分类.仿真实验证明,此算法具有较高的识别精度.