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1.
拉曼光谱物质定性识别已被广泛的应用于化工、安防、缉毒等行业和研究领域,但是传统的拉曼光谱分析技术依赖于光谱数据库,通过光谱特征提取进行识别。特征提取是拉曼识别的关键处理步骤,通常利用主成分分析,因子分析等方法进行特征提取,而后通过KNN,SVM和随机森林等方法进行光谱特征定性识别,当拉曼数据库不存在待定性物质时,易造成待检测物质的错误分类。针对此问题,提出一种基于卷积神经网络的对数据库缺少物质光谱识别方法。在实验过程中,采用九类,200余种精神类药品拉曼光谱作为测试对象,通过搭建卷积神经网络自动特征提取并利用Softmax分类器将200余种物质,按照Amphetamine, cathinone, cannabinoids等九种类别进行定性分析。通过与传统机器学习方法如K近邻,支持向量机等方法进行比较,基于卷积神经网络的模型识别准确性有显著提高,该方法可为拉曼光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。 相似文献
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3.
为获得较大展宽量的光纤器件,在相位掩模版刻写技术的基础上设计并制作了两种啁啾光纤布拉格光栅(CFBG)展宽器。基于相位掩模版刻写技术的原理和CFBG的色散补偿理论,提出了两种展宽器的制作方法,并优化了刻写光路,获得了高反射率、大反射带宽的CFBG。通过拉力传感器控制CFBG的反射谐振波长,通过改进刻写方式制作了大色散量的CFBG级联展宽器和大反射带宽的CFBG串联展宽器。搭建了两种展宽器的测试光源,通过直接测量的方式得到CFBG级联展宽器所提供的展宽量约为345 ps,这与理论结果相符;通过正、反接的方式间接推算了CFBG串联展宽器所提供的展宽量约为278.7 ps,这小于理论结果。 相似文献
4.
流致振动现象广泛存在于机械、航空、土木和石油等重要工程领域, 为防止工程结构因流致振动行为而造成疲劳破坏, 有必要对稳定性、动力学响应及其振动控制做深入研究. 本文提出了一种由弹簧和质量块构成的非线性吸能器(nonlinear targeted energy transfer, NTET), 研究了该非线性吸能器对弹性支承圆柱体涡激振动的被动控制影响机制. 基于能量法推导了圆柱体涡激振动非线性被动控制的耦合动力学方程, 通过设计非线性弹簧?质量块构型的NTET, 进一步开展了涡激振动控制的实验研究, 并与理论预测结果进行了较好的对比, 获得提升涡激振动控制效果的最佳参数值. 研究发现, NTET的质量、弹簧刚度以及弹簧预应力等参数会对涡激振动控制效果产生显著的影响. 本文研究结果表明, 该耦合系统中圆柱体和NTET均表现出周期性的稳态振动响应, NTET质量的改变会显著影响系统的耦合频率. 在无预应力状态下, NTET质量越大、刚度越小时, 有更好的减振效果. 当弹簧预应力逐渐增大时, NTET的非线性刚度逐渐变弱, 会降低涡激振动控制性能. 参数分析表明: 随着涡激振动控制性能的提升, 圆柱体的振幅逐渐较小, NTET的振幅逐渐增大, 能量传递效率逐渐提高. 研究结果可为工程中涡激振动控制策略的高效设计提供有用的理论支撑和实验数据. 相似文献
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6.
近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望. 相似文献
7.
局部有源忆阻器(locally-active memristor,LAM)凭借其高集成度、低功耗和局部有源特性等优点,在神经形态计算领域显示出巨大的潜力.本文提出了一种简单的N型LAM数学模型,通过揭示其非线性动力特性,设计了N型LAM神经元电路.采用Hopf分岔、数值分析等方法定量研究了该电路的动力学行为,成功模拟了多种神经形态行为,包括全或无行为、尖峰、簇发、周期振荡等.并利用该神经元电路结构模拟了生物触觉神经元的频率特性.仿真结果表明:当输入信号幅值低于阈值时,神经元电路输出信号的振荡频率与输入信号强度呈正相关(即兴奋状态),并在阈值处达到最大值.随后,继续增大激励强度,振荡频率则逐渐降低(即保护性抑制状态).最后,设计了N型LAM硬件仿真器,并完成了人工神经元电路的硬件实现,实验结果与仿真结果、理论分析相一致,验证了该N型LAM具备的神经形态行为. 相似文献
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9.
相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的相位恢复方法,该方法采用基于小波变换的图像融合技术对焦面和离焦面图像进行融合处理,可在不损失图像信息的同时简化卷积神经网络的输入.网络模型训练完成后可依据输入的融合图像直接输出表征波前相位的4-9阶Zernike系数,且波前传感精度均方根(root-mean-square,RMS)可达0.015λ,λ=632.8 nm.研究了噪声、离焦量误差和图像采样分辨率等因素对波前传感精度的影响,验证了该方法对噪声具有一定鲁棒性,相对离焦量误差在7.5%内时,波前传感精度RMS仍可达0.05λ,且随着图像采样分辨率的提升,波前传感精度有所改善,但训练时间成本随之增加.此外,分析了实际应用中,当系统像差阶数与网络训练阶数略有差异时,本方法所能实现的传感精度,并给出了解决方案. 相似文献
10.
通过传输型超表面透镜与电路模拟雷达波吸收器的集成设计,提出了一种兼具透射波前变换与带外雷达散射截面减缩特性的微波复合材料设计方法。透镜采用亚波长分布的周期性单元,由梯度相位补偿对透射波进行调节,进而获得平面波前与球面波前之间的互易变换。并且,使用透镜在波前变换频带以外低频端的反射特征,结合单个有耗层设计,构造了电路模拟吸波器。选用一副缝隙耦合馈电的微带贴片天线单元作为初级馈源天线,观察到复合材料的波前变换特性可在宽频带范围内产生主瓣增益增强效果。与透镜相比,电路模拟吸波器的引入使得复合材料针对TE与TM极化分别可在130.68%与155.11%的频率范围内获得雷达散射截面减缩效果。通过全波模拟和实验测量,验证了辐射增益增强与雷达散射截面减缩效果,表明了复合材料吸聚一体设计的有效性。 相似文献