对一道椭圆中两条直线斜率乘积为定值试题的探究

先给出一道广东省2021届高三综合能力测试题的证法,然后将试题的条件一般化,探究得到椭圆的一组性质,类比得到抛物线中的相关性质.     

绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。     

构造局部不等式处理n元条件极值问题

本文从一道竞赛题出发介绍处理n元条件极值问题的一种策略,通过分析已知的等量关系,猜测与试探取得最值的条件,寻找并建立局部不等式,完成问题的求解或证明,并举例说明这一解法的应用.     

两参数Birnbaum-Saunders疲劳寿命分布图像特征的拓展分析

研究了两参数BS疲劳寿命分布BS(α,β)密度函数f(t)和失效率函数λ(t)顶峰点的位置以及在中位数β左右侧的图像特征，并给出了判断失效率函数图像特征的更为一般的结论.     

飞秒激光场中原子所受光学偶极力研究

通过求解全波矢布洛赫方程研究了两能级原子与飞秒超快激光脉冲的相互作用过程,计算了不同拉比频率取值下原子所受光学偶极力和粒子数布居随时间的演化情况,分析了光场失谐量对光学势分布情况的影响.研究发现:由飞秒激光场产生的横向光力的时间平均值并不等于零,而是随着拉比频率的增加呈现振荡的增大趋势;纵向光力的时间平均作用也并非是拉比频率的单调函数,而是随着拉比频率的增加呈现周期性的振荡分布特性;光学势的分布对光场的失谐量具有明显的依赖性,随着失谐量的变化,光学势的性质也随之发生了改变.     

基于有限体积虚拟区域方法的两相流动直接模拟

为提高计算效率，提出有限体积法离散下的虚拟区域颗粒两相流动直接模拟方法.在控制方程中加入相应的虚拟区域源项，保证了颗粒内部的刚体运动特性.该源项中含有颗粒信息部分及流体信息部分.在每次迭代后，对源项中的流体信息部分进行更新，从而更好地保证颗粒内速度的刚体分布.计算静止颗粒圆柱绕流及单个颗粒的沉降过程，验证了算法的准确性.     

基于奇异值信息熵不变特性的抗打印拍摄信息隐藏方法

针对不同环境光亮度下手机拍摄印品后提取秘密信息困难的问题,提出一种基于奇异值信息熵不变特性的抗打印拍摄信息隐藏方法。将彩色载体图像转换到YCbCr颜色空间,选择Contourlet域低频系数进行奇异值分解,利用奇异值信息熵的不变特性,将全息加密的彩色QR码嵌入到彩色载体图像的奇异值中。实验结果表明算法不可见性好,不仅对打印拍摄具有很好的鲁棒性,而且对压缩滤波攻击及几何攻击后再次打印拍摄二次攻击仍然具有很好的抵抗性。以彩色QR码作为防伪信息,可以携带丰富的版权信息,使用手机即可识别,方便快捷,在商品包装防伪方面有着很好的实际应用价值。     

智能手机的主要叶类蔬菜品质和新鲜度指标的光谱检测

蔬菜品质和新鲜度的高低不仅影响食用时的口感，而且营养程度也不一样。作为蔬菜品质和新鲜度重要参考指标之一的叶绿素和含水量的检测，已经越来越受到国内外学者的重视。相比于传统的肉眼目视判断的检验方法，可见-近红外光谱分析具有快速高效、无损、非接触等独特的优势，更加适合蔬菜的实时检测。目前相关研究主要集中在生长中植被叶绿素和含水量的反演，对市场上成品蔬菜的研究较少，或者研究对象单一，缺乏市场普适性。此外，光谱数据的获取需要专业的光谱仪采集，费时费力，各种生理生化指标的研究离实用化还有很长的距离。为了与实际相结合，基于智能手机光谱系统（SCSS)建立了快速、准确、普适性强的反演蔬菜叶绿素和含水量的模型，并通过地面光谱仪SVC数据验证了该系统的可靠性。选取市场典型的五种蔬菜（菠菜、小油菜、油麦菜、生菜和娃娃菜）作为实验样本，分别进行常温保存和冷藏保存来模拟现实中菜市场和超市的蔬菜储存环境。每隔24 h进行一次数据采集。对获取的原始光谱数据进行波段选择和小波变换去噪的预处理。构建蔬菜叶绿素反演指数(VCRI_{（m, n）})和蔬菜含水量反演指数(VWRI_{(i, j)})，分别提取该两个指数与叶绿素和含水量实测值的相关系数R作为权重系数，最终建立了叶绿素和含水量的加权平均反演模型。实验结果表明，SVC仪器和SCSS两者数据针对蔬菜叶绿素和含水量的敏感波段基本一致，叶绿素反演的敏感波段在730~980 nm之间，反演精度R2分别为0.863和0.808 1，标准差为8.679 5和8.892 5；含水量反演的敏感波段在水汽吸收波段950~1 000 nm之间，反演精度R2分别为0.742 9和0.712 9，标准差为8.789 9%和8.861 4%。SVC实验数据跟SCSS实验数据结果十分接近，验证了新型智能手机光谱系统实时监测蔬菜叶绿素和含水量的有效性。智能手机光谱系统具有体积小、价格便宜的优势，结合网络云端服务和实时数据反馈的特点，能够实现蔬菜品质和新鲜度指标的智能检测，让光谱分析真正应用于人们日常生活中。     

高雷诺数壁湍流的研究进展及挑战

高雷诺数壁湍流(high Reynolds number wall-bounded turbulence,HRNWT)是目前湍流科学研究的一个热点也是一个难点,对其现象、规律及机制的认知不足,理论体系远未建立而且研究手段受到各种限制.本文基于对HRNWT主要研究手段的介绍,针对HRNWT中的湍流统计量、超大尺度结构(very large scale motions,VLSMs)的尺度和形态以及起源和影响及其与颗粒的相互作用,总结了HRNWT的研究现状和最新进展,特别梳理了近年来本文作者团队在HRNWT特别是高雷诺数颗粒两相壁湍流方面的研究成果,并对HRNWT的进一步研究给出了建议及展望.