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.     

火电厂CO2捕集系统的LSSVM-Hammerstein建模方法

针对火电厂燃烧后CO_2捕集过程的强非线性及大惯性等动态特性,研究准确性高的建模方法是系统优化设计的前提,本文从控制角度研究CO_2捕集系统的非线性动态辨识建模方法。首先介绍火电厂CO_2捕集系统工作原理,将系统抽象为二输入二输出的受控对象;然后采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein模型(LSSVM-Hammerstein)辨识方法,将CO_2捕集系统表示为静态LSSVM模型与动态线性模型的组合。辨识结果表明该模型有很高的辨识精度和泛化能力,能精确描述CO_2捕集系统非线性动态特性,为后续研究先进控制算法提供仿真平台和设计依据。     

冷氦气闭式循环冷却的高温超导电机转子降温分析

高温超导电机转子一种常见的冷却方式为G-M制冷机提供冷量,氦气为冷媒,氦气泵提供循环动力,其转子降温过程是一个多参数耦合的复杂过程,针对该种冷却方式,阐述了一种基于集总参数法的转子降温分析简易方法,进行了降温计算,并与试验值进行了比较,分析了降温过程中转子与冷头的温度变化特点。     

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。     

一道调研试题的多视角求解

一、试题呈现题目(南京、盐城2014届高三年级第二次模拟考试第17题)如图1,经过村庄A有两条夹角为60°的公路AB、AC,根据规划拟在两条公路之间的区域内建一工厂P,分别在两条公路边上建两个仓库M、N(异于村庄A),要求PM=PN=MN=2(单位:千米).如何设计,使得工厂产生的噪声对居民的影响最小(即工厂与村庄的距离最远).     

理想与还原Fe2O3[001]表面上汞吸附协同催化CO分解作用

Mercury emission from coal during chemical-looping combustion (CLC) is an inevitable process, which can lead to adverse interactions with the surface of the oxygen carrier, thereby affecting the interfacial redox reactions. Density functional theory calculations were performed to investigate the mechanism of elemental mercury (Hg⁰) adsorption and the synergetic effect of Hg⁰ on the catalytic decomposition of CO over a perfect surface (Fe₂O₃[001]), as well as a series of reduced surfaces (Fe₂O_2.75, Fe₂O_2.5, Fe₂O_2.25, Fe₂O_1.625, Fe₂O_0.875, Fe₂O_0.375 and Fe) during a deep CLC process. In this study, Hg⁰ was physically adsorbed on to a perfect Fe₂O₃ surface, and then chemically adsorbed on to a series of reduced surfaces. The adsorption of Hg⁰ inhibited the formation of meaningful interactions between CO and Fe₂O₃[Fe₂O_2.75, Fe₂O_2.5 and Fe₂O_2.25] and hindered the efficient transport of oxygen to oxidize CO into CO₂. In contrast, this process promoted the interactions between CO and Fe₂O_1.625[Fe₂O_0.875, Fe₂O_0.375, and Fe], favoring the catalytic decomposition of CO on these surfaces, which accelerated the carbon deposit reducing CLC efficiency. Rationally controlling the reduction degree of the oxygen carrier could therefore be used to either decrease the adsorption of Hg⁰ or depress the deposition of carbon, which are both crucial for the optimization of CLC processes.     

pH控制硫酸锰骨架的演化及其晶体结构

在DMF/H2O/CH3OH的混合体系中,反应温度为170℃,Mn SO4·4H2O盐溶液在p H=5和7的条件下,加热72小时,最终得到了结构不同的硫酸锰骨架[Mn2(SO4)3]·(H3O)2(1)和[Mn3(SO4)2(OH)2(H2O)2](2)。化合物结构通过单晶X-射线和红外光谱所表征,相应的晶胞参数:化合物1,立方晶系,空间群:P213,a=10.2009(12),V=1061.49(37)3,Goo F=1.158,Flack parameter 0.02(2),R1=0.0186(I2sigma);化合物2,四方晶系,空间群:Pbcm,a=7.3214(15),b=9.984(2),c=13.291(3),V=971.5(4)3,Goo F=1.063,R1=0.0227(I2sigma);单晶X射线分析显示化合物1是一个三维单手性硫酸锰骨架,化合物2是一个非手性羟基硫酸锰骨架。实验结果说明,p H值对硫酸锰骨架的改变起重要作用。