分裂的正则Hom-Leibniz-Rinehart代数

作为Hom-Leibniz代数胚的代数类比, 本文引入Hom-Leibniz-Rinehart代数的概念. 证明了分裂的正则Hom-Leibniz-Rinehart代数$L$写成$L=U+\sum_{\gamma}I_\gamma$, 其中$U$为极大交换子代数$H$的子空间和$I_\gamma$为$L$的理想, 若$[\gamma]\neq[d]$, 满足$[I_\gamma, I_d]=0$. 随后分别发展了分裂Hom-Leibniz-Rinehart代数的根和权的连通技术.最后研究了紧致的正则Hom-Leibniz-Rinehart代数的结构.     

基于反射体布拉格光栅谱组束的设计

针对反射体布拉格光栅谱组束中缺乏精密控制仪器的实验条件,采用透镜作为光束入射角和准直控制器件,设计了一种结构简单的谱组束系统。基于衍射效率方程,得到了光栅最佳设计参数;基于像差理论,得到了透镜最佳设计参数。针对该设计系统,对影响组束效果的因素进行了分析,并对组束效果进行了预测。结果表明：当激光束的谱宽小于1.5 nm时,设计系统的组束效率能超过90%;而当光束的谱宽达到2.1 nm时,设计系统也能获得超过88.7%的组束效率。     

PDMS改性环氧树脂/Sm2O3复合涂层的近红外光谱及疏水性研究

以聚二甲基硅氧烷(PDMS)改性环氧树脂(HYSZ)为粘合剂,Sm₂O₃为功能颜料,纳米SiO₂为微纳结构改性剂,制备得到了一种同时具有良好疏水性能和附着力的近红外吸收涂层。系统分析了PDMS和HYSZ质量比、邻苯二甲酸二辛酯(DOP)添加量、总填料添加量、 Sm₂O₃和纳米SiO₂质量比对涂层性能的影响。结果表明：PDMS改性可明显降低涂层的表面能,从而使涂层的疏水性得到明显增强。利用DOP强化涂层韧性和微观搭桥作用可增强涂层整体性,从而可明显提高涂层的附着力和近红外吸收性能。涂层的表面粗糙度可随总填料添加量的增加而明显升高,进而可使涂层表现出更优的疏水性能。当涂层中PDMS和HYSZ质量比、 DOP添加量、总填料添加量、 Sm₂O₃和纳米SiO₂质量比分别为1∶9, 20%, 50%和5.5∶4.5时,涂层同时具有良好的近红外低反射率(59.1%)、疏水性能(水接触角为137°)及附着力...     

基于荧光光谱技术的菜籽油氧化状态智能评价

菜籽油在加工及贮藏过程中，易受氧气、温度、光照等因素的影响，产生氧化酸败现象。为准确判断油脂氧化程度，实现不同氧化模式下菜籽油品质的快速判别，采用三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法及BP神经网络法建立菜籽油氧化状态的智能评价模型。以冷榨菜籽油为原料，将样品分别置于常温、Schaal烘箱、高温模式中氧化处理，期间采集菜籽油的三维同步荧光光谱数据及理化指标，当理化指标超出国标限定范围时，停止采集数据。结果表明，菜籽油中荧光物质在不同氧化模式中的演变规律呈显著差异，氧化温度对菜籽油荧光光谱有明显影响。常温氧化350 d与第1 d相比，菜籽油的特征荧光峰位置无变化，仅在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度发生微弱变化；Schaal烘箱氧化26 d后，在激发波长Ex为620和660 nm附近荧光峰强度显著减弱，且在激发波长Ex为350～450 nm之间有新的荧光峰生成；高温氧化48 h后，Ex为620和660 nm处荧光峰消失，在Ex为400～550 nm处产生显著荧光峰，相对Schaal烘箱氧化，荧光波长发生一定程度红移，这是由于高温氧化过程中油脂氧化生成的物质稳定性较差引起的。利用平行因子分析法对三维同步荧光光谱数据进行分解获取有效的二维荧光光谱数据，当组分数为6，Δλ=60 nm时激发波长的载荷值最大，不同样品间差异最显著。选定Δλ=60 nm波段的二维荧光光谱数据用于智能评价，作为BP神经网络模型的输入值，以极性组分作为模型输出值，分别对菜籽油三种氧化模式数据建模训练。实验结果表明，三种氧化模式对应的训练集、验证集、测试集模型相关系数r均能达到0.9以上，其中常温氧化模式中验证集及测试集模型的相关系数r为1，输出值与目标值较接近，模型的预测效果较好；综合三种氧化模式数据建模，对应训练集、验证集、测试集模型的相关系数分别为0.999，0.913和0.988，均方误差均较小，说明该模型能准确判断菜籽油的不同氧化状态。因此，三维同步荧光光谱技术结合平行因子分析法、BP神经网络法建立快速检测模型能实现菜籽油不同氧化状态的判别，为菜籽油的氧化程度的评价提供新方法，同时为其他食用油的品质评价提供参考。     

基于鞅方法下分数布朗运动欧式回望期权的定价

利用分数布朗运动研究了一种强路径依赖型期权—回望期权的定价问题.首先列出了有关的定义和引理;其次利用该定义和引理建立了分数布朗运动情况下的价格模型,通过鞅方法,得到了回望期权价格所满足的方程;最后分别给出了看跌回望期权和看涨回望期权的定价公式的显式解.     

不同含水量条件下树种叶片光谱差异分析

叶片含水量是影响树种光谱特征的一个重要因素,探索不同叶片含水量条件下相同树种叶片光谱特征的变化规律及相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,不仅是高光谱植被遥感信息识别的关键,也为研究植被光谱随着叶片含水量变化产生的差异提供理论支撑。利用地物光谱仪对6个树种叶片进行观测,获取了不同含水量叶片的反射光谱,同时进行一阶微分光谱变换,从而分析不同叶片含水量条件下各树种叶片的光谱变化特征,对比了相同叶片含水量条件下不同树种叶片的光谱差异,探索高光谱遥感识别树种叶片含水量的可能波段。结果表明：各树种叶片光谱都随着叶片含水量的改变而产生较大差异,但变化规律各有不同;相同叶片含水量条件下,不同树种叶片的光谱在部分波长范围差异较大,为实现树种高精度识别提供了可能。本研究旨在为植被叶片光谱库的构建以及植被的高光谱识别提供理论支撑和基础数据。     

主成分分析排序和模糊线性判别分析的生菜近红外光谱分类

贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过AntarisⅡ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析(PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA, FLDA和KNN算法的模型鉴别准确...     

威布尔分布族刻度参数的经验Bayes检验函数的收敛速度

本文研究了在"加权线性损失"下,威布尔分布族刻度参数经验Bayes (EB)检验问题.利用概率密度函数的递归核估计,构造了刻度参数的经验Bayes检验函数,并获得了它的收敛速度,在适当的条件下,收敛速度的阶可任意接近O(n^-1),推广了文献的结果.最后给出一个有关本文主要结果的例子.     

几种常见树种叶片光谱秋季变化特征分析

叶片随着时间生长产生变化,其光谱特征也会发生变化。研究相同树种叶片不同时间条件下的光谱变化规律以及不同树种叶片相同时间条件下的光谱特征,不仅为植被叶片光谱随时间变化的规律研究提供理论基础,也是高光谱遥感精确识别植被信息的关键。选取北京市10种常见树种,利用地物光谱仪观测各树种不同时间叶片光谱,同时将观测的光谱进行一阶微分处理和典型波段分析,对比相同时间不同树种叶片光谱的差异,分析相同树种不同时间的光谱变化规律,探索不同时相条件下高光谱遥感识别树种的有效波段。结果表明：不同树种叶片光谱均随时间的改变而产生显著变化,但差异规律各不相同;不同树种相同时间叶片光谱在部分波段存在显著差异,为高精度树种识别提供了理论依据和叶片基础光谱数据。     

线性空间偶的运动公式

本文研究了线性空间偶的运动公式．利用活动标架法．在获得相交线性空间偶的运动密度公式的基础上，得到一系列有关相交线性空间偶的运动公式．