深度卷积网络的多品种多厂商药品近红外光谱分类

近红外光谱（NIR）分析具有分析高效、样品无损、环境无污染以及可现场检测等优点，特别适合药品的快速建模分析。但NIR存在吸收强度弱以及谱带重叠等缺点，需要建立稳健可靠的化学计量学模型对其进行分析。深度卷积神经网络是深度学习方法中一个重要分支，它通过逐层抽取数据特征并进行组合、转换，形成更高层的语义特征，具有极强的建模能力，广泛应用于计算机视觉、语音识别等领域，而在药品NIR分析方面尚未见报道。基于深度卷积网络模型，对药品NIR多分类建模进行研究。针对药品NIR数据的特点，设计若干个面向多品种、多厂商药品NIR分类的一维深度卷积网络模型。模型中卷积层和池化层交叠排列用于逐层抽取NIR数据特征，输出层连接softmax分类器，对药品NIR数据进行分类概率预测。在输出层之前采用全局最大池化层，将特征图进行整体池化，形成一个特征点，用于解决全连接层存在的限制输入维度大小，参数过多的问题。同时，在网络模型中引入批处理操作和dropout机制，以防止梯度消失和减小网络过拟合的风险。在网络模型的设计过程中，通过设计不同的卷积网络层数以及不同的卷积核尺寸大小，分析其对建模效果的影响，同时分析五种经典数据预处理方法对NIR分析的影响。以我国7个厂商生产的头孢克肟片和11个厂商生产的苯妥英钠片样本NIR为实验对象， 建立药品的多品种、多厂商分类模型，该模型在二分类、多分类实验中取得了良好的分类效果。在十八分类实验中，当训练集与测试集比例为7∶3时，分类准确率为99.37±0.45，比SVM, BP, AE和ELM算法取得更优的分类性能。同时，深度卷积神经网络模型推理速度较快，优于SVM和ELM算法，但训练速度慢于二者。大量实验结果表明，深度卷积神经网络可对多品种、多厂商药品NIR数据准确、可靠地判别分类，且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到烟草、石化等其他领域的NIR数据分类应用中。     

苗族服饰色彩体系构建研究

色彩是民族服饰的核心要素，也是民族文化元素的重要组成部分，构建一套兼具科学性与实用性的色彩体系极具挑战性。在传统色彩地理学方法基础上，通过提取主题色和改进的关联规则挖掘方法，获取色彩数据、寻找色彩规则，并对其进行自然色彩体系（NCS）编谱分析，构建了一套苗族服饰色彩体系（Miao’s costume color system,MCCS）。该体系有助于进一步挖掘苗族服饰的配色规律，实现对苗族服饰色彩的数字化保护，为民族服饰色彩传承机理的探索与研究提供新的思路。     

超宽禁带半导体β-Ga_2O_3及深紫外透明电极、日盲探测器的研究进展

β-Ga_2O_3是一种新型的超宽禁带氧化物半导体,禁带宽度约为4.9 eV,对应日盲区,对波长大于253 nm的深紫外一可见光具有高的透过率,是天然的日盲紫外探测及深紫外透明电极材料.本文介绍了Ga_20_3材料的晶体结构、基本物性与器件应用,并综述了β-Ga_2O_3在深紫外透明导电电极和日盲紫外探测器中的最新研究进展.Sn掺杂的Ga_2O_3薄膜电导率可达到32.3 S/cm,透过率大于88%,但离商业化的透明导电电极还存在较大差距.在日盲紫外探测器应用方面,基于异质结结构的器件展现出更高的光响应度和更快的响应速度,ZnO/Ga_2O_3核/壳微米线的探测器综合性能最佳,在-6 V偏压下其对254 nm深紫外光的光响应度达1.3×10~3A/W,响应时间为20μs.     

整函数与其二次迭代周期性之间关系的Gross问题 献给杨乐教授80华诞

1972年, Gross提出了下述有趣的问题:如果f(z)是非常数整函数,而且f(f(z))是周期函数,那么f(z)一定也是周期函数吗?关于这一问题,本文证明了如下结果:如果f(z)是非常数整函数,f(f(z))是以τ为周期的周期函数,且f′(z+nτ)(n=0, 1, 2,...)在复平面C上不局部一致收敛于0,则f(z)也是周期函数.     

一种金纳米球复合稀土Eu3+功能纳米材料的制备及光热监测应用

光热治疗基于光热药剂在激光照射下产生热量,进而高温杀死肿瘤细胞,因而实时监测光热过程中微观温度变化对于优化治疗效果具有十分重要的作用。稀土Eu~(3+)配合物的发光具有线谱、长荧光寿命以及对温度高度敏感的特点,利用Eu~(3+)配合物的温敏特性可检测光热过程中的温度变化,整合温度监测功能和光热特性的纳米体系在光热治疗领域具有很好的应用前景。本文制备了一种内部封装温度敏感探针Eu~(3+)配合物且表面复合金纳米球的功能纳米颗粒,将该功能纳米颗粒分散液置于不同的温度环境中,发现其荧光性能对温度具有高的响应灵敏度,即Eu~(3+)的特征发射峰(615 nm)强度随温度升高降低52.7%,表明该稀土荧光温度纳米传感器具有高的温度敏感性。在激光辐照下,功能纳米颗粒可以产生良好的光热现象,基于自身的温敏特性可实时对光热特性进行温度监控。     

融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素分割方法

对民族服饰图案进行自动分割以提取图案纹样元素，是民族服饰图案素材库构建急需解决的难题。通过融合形态学连通域标记和CV模型（MCC-CV），提出了一种民族服饰图案自动分割方法，首先对民族服饰图案进行预处理，然后采用形态学连通域标记算法获得待分割目标的位置和大致轮廓信息，对CV模型进行初始化，最后通过CV模型对不同分割目标进行边缘追踪，以实现民族服饰图案纹样元素的自动分割。实验表明，融合形态学连通域和CV模型的民族服饰图案纹样元素自动分割方法在边界召回率（BR）为0.5时，分割准确率为60%，与其他自动分割算法相比，该算法更为有效，满足了民族服饰图案素材库建设对图案纹样元素分割的基本要求。     

基于聚类和动态规划的组合路径策略

为提高电商仓库的拣货作业效率,本文提出了基于聚类和动态规划的组合路径策略,实现了生成路径消耗时间和路径长度之间的平衡,并将这一策略成功地应用到多区型仓库。该策略分四步:首先,根据待拣储位分布特征,运用聚类分析法对其进行分类;然后,以各类的首末储位作为节点,运用动态规划法对已得分类进行排序,得到相应的类序;其次,得到各类内部路径;最后,依次拣取待拣商品,并返回出发点完成拣货作业。在提出新的路径策略后,通过仿真方法将新策略与三种传统路径策略(穿越策略、最大间隙策略和混合策略)和一种优质算法(蚁群算法)进行了对比分析,结果表明:该策略具备良好的适用性和实用性。     

由Campanato型函数和与薛定谔算子相关的Riesz变换生成的Toeplitz算子的有界性

本文研究了由Campanato型函数及与Schrödinger算子相关的Riesz变换生成的Toeplitz算子的有界性.利用Sharp极大函数估计得到了Toeplitz算子Θ^b在Lebesgue空间的有界性,拓广了已有交换子的结果.     

复线性微分方程解的增长性的几个结果

本文研究了复线性微分方程解的增长性问题.利用两类具有某种渐进增长性质的函数作为线性微分方程的系数,讨论了两类二阶线性微分方程解的增长性,获得了方程解为无穷级.这些结果推广了先前的一些结果.