基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别

随着电力计量业务的不断扩展，迫切需要由业务信息、技术知识、行业标准及其内在联系所组成的电力计量知识图谱，为电网的决策和发展提供更为全面有效的支持。命名实体识别是构建知识图谱的基础。针对电力计量领域需要，结合中文分词技术特点，基于联合学习思想，提出了一种基于联合学习的中文电力计量命名实体识别技术。该技术联合CNN-BLSTM-CRF模型与整合词典知识的分词模型，使其共享实体类别和置信度；同时将2个模型的先后计算顺序改为并行计算，减少了识别误差累积。结果表明，在不需要人工构建特征的情况下，方法的正确率、召回率、F值等均显著优于以往方法。     

关于负超几何分布期望与方差算法的注记

研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.     

韦伯分布布谷鸟搜索算法颗粒粒径分布反演

韦伯分布在非线性寻优问题中具有较好的寻优精度和全局搜索能力,为此提出一种基于韦伯分布的布谷鸟搜索（WCS）算法来解决颗粒粒径分布反演的问题。使用WCS算法对服从Johnson’s S_B分布、Rosin-Rammler分布和正态分布的单峰颗粒系和双峰颗粒系进行颗粒粒径分布的反演,并分别与其他传统算法的处理结果进行比较。结果表明,WCS算法的整体效果优于人工鱼群算法和人工蜂群算法,且改进后的4种重尾分布CS算法的标准差比原CS算法提升2～3个数量级。目标函数散射光能加入噪声后,WCS算法比其他三种重尾分布的相对均方根误差值至少可降低1/2。使用小角前向散射测量系统对单峰颗粒系和双峰混合颗粒系进行实验研究,发现WCS算法的相对均方根误差比原CS算法降低约为40%。     

工矿业城市区域水质参数高光谱定量反演

工矿业城市区域易受工业活动、矿产开采影响，使其水环境遭受不同程度的破坏，以至于水体污染问题突出。当前常规水质监测主要采用“以点代面”的工作方式进行野外采样及其室内化验分析，然而环境复杂多变，空间差异大，导致调查点代表性受限，整体精度不高，效率低下，更难以实现区域性动态监测。以因矿兴市的矿业重镇湖北黄石大冶市为研究区，同步开展无人机高光谱航飞、地面光谱测量和水体样品采集测试，分别获得具有49个波段的高光谱影像数据和光谱分辨率为1 nm的水体光谱曲线，其中影像数据波谱范围为505~890 nm，光谱分辨率为7.78 nm，空间分辨率为30 cm。对获取的高光谱影像和光谱数据剔除异常值、光谱定标、辐射校正等预处理后，对比分析研究区内水体的不同光谱吸收、反射及光谱曲线形态特征信息，从而提取出高光谱影像和测量光谱的反射光谱曲线形态特征、去包络线后光谱曲线形态特征、三阶求导后光谱曲线形态特征和光谱四值编码共四大类25个光谱特征。采用皮尔森相关系数分析样品水质参数与光谱特征之间的相关性，以此筛选出存在显著相关的水质参数与光谱特征。在此基础上，采用逐步回归分析方法筛选出最大反射率及其波长位置、对称度、光谱编码Ⅲ、三阶导最大及最小值等光谱特征作为模型变量，构建出水质参数的多元线性反演模型，并对模型进行F检验和t检验。将检验后的反演模型推广运用于研究区内高光谱影像，获得尾矿库、河流、湖泊等典型区域的水质参数反演结果，从而实现“由点到面”水质参数信息的快速获取。结果显示水质参数pH、硬度（Ca2++Mg2+）、钾与氯离子比值（K+/Cl-）、镁与碱度比值[Mg2+/(HCO3-+CO2-₃)]的反演精度较高，其pH的判定系数R2最小为0.669，镁与碱度比值的判定系数R2最大为0.895，相对均方根误差均小于28%；而总溶解固体（TDS）反演精度较低，其判定系数R2仅为0.463，相对均方根误差达36.762%。提出了一种基于光谱曲线形态特征的高光谱遥感水质参数定量反演模型方法，实现了pH值、硬度、镁离子与碱度之比等水质参数的高光谱定量反演，为区域水环境动态监测提供了新方法。     

Landsat-8的舟山近岸海域总悬浮物遥感反演与时空变异研究

总悬浮物(TSM)是海洋水质和水环境评价的主要参数之一。舟山海域位于杭州湾边缘，泥沙含量多，总悬浮物长期处于高浓度状态，其分布与动态变化对近岸水质、水循环以及该区域的渔业、旅游业都有较大影响。Landsat-8卫星影像作为一种应用广泛、空间分辨率高、便于获取的光学信息，可以为舟山海域的TSM观测提供有力的技术手段。利用舟山近岸海域实测TSM吸收系数a_p(440)和水面光谱，开发了基于Landsat-8反演TSM的最优模型，发现基于近红外和蓝色波段比B5/B2的S-函数和线性函数模型反演精度较好，相对于线性模型，S-函数具有更强的鲁棒性，该模型形式为a_p=3.72/(0.009+e-5.249B5/B2)，克服了常用函数模型（如线性、对数、指数函数）应用于实际卫星影像时出现光谱幅度范围受限的困难。海岸带内陆复杂水体水色遥感的另一难点是大气校正，以往的研究往往只采用某种大气校正模型，但该模型不一定适合研究水域，从而使得校正结果并不一定是最优的。在本研究中，验证比较了FLAASH，6S和ACOLITE三种大气校正方法面向Landsat-8水色反演的校正结果，发现ACOLITE方法获取的光谱形状最准确，误差最小，特别在蓝色波段，明显好于FLAASH和6S方法。将最优模型应用于舟山近岸海域2013到2018年的10幅Landsat-8图像。实测数据和反演结果显示：舟山近岸海域的TSM吸收系数a_p(440)的变化范围在1.64～417.04 m-1，均值118.47 m-1，TSM吸收占水体总吸收的90%以上，该海域实测的水面光谱形状呈现典型的河口海岸带复杂浑浊水体的光谱特征，很多光谱曲线具有双峰特征，遥感反射率幅值较大，特别是红色、近红外波段，由于受河口高浓度TSM的影响，遥感反射率高于远海较清洁的海水；衢山、洋山、宁波等近岸区域的TSM浓度明显高于东极、嵊泗等远海区域，随河口羽化区呈现由高到低的梯度变化，在近岸区域分布复杂，外海区域分布较为均匀。在时间分布上具有冬季浓度远高于夏季的特点，其中12月最高，最大值为413.32 m-1，8月最低，最小值为3.69 m-1，5月、10月期间也有TSM的局部峰值。这些TSM时空变异特征表明舟山海域悬浮物的分布和变化一方面受地形、海流、潮汐、季风、台风等自然环境因素的影响，另一方面也受如海运、港口建设、海岛旅游等人类活动的较大影响。     

利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别

小麦是制作馒头的主要原料之一，小麦中水、蛋白质、淀粉会因产地以及烘干程度的差异而不同，进而影响到加工成馒头的品质。所以实现对小麦产地和烘干程度的快速鉴别就显得尤为重要。感官评定是鉴别小麦产地和烘干程度常用的方法，对比感官评定，光谱分析可以识别样品中的分子结构等信息。基于此，尝试利用近红外和中红外光谱融合技术实现对不同产地和不同烘干程度的小麦同时鉴别。首先选取了两个不同产地的小麦，再利用微波干燥法对两个不同产地的小麦做烘干预处理，使烘干的小麦水含量为12%±0.5%，原麦水含量为18%±0.5%。分别标记为原麦A，烘干A，原麦B，烘干B，再将小麦研磨成粉末，过100目筛网筛选后，置于自封袋中备用。随后分别采集四种小麦样品的近红外和中红外光谱信息，在Matlab 7.10的环境下使用标准正态变量变换(standard normal variable transformation, SNVT)对采集到的原始光谱数据进行预处理，利用主成分分析对预处理后的数据进行降维处理，再结合线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）和支持向量机（support vector machine, SVM）分别建立小麦近红外、中红外光谱数据识别模型。另外利用联合区间偏最小二乘法（synergy interval partial least square, SiPLS）筛选出利用标准正态变量变换(SNVT)预处理后的小麦近红外和中红外光谱数据特征光谱区间，将筛选出的近红外和中红外光谱数据特征光谱区间融合后再结合线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立小麦融合光谱信息的识别模型。然后比较同种光谱数据下利用线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）建立的小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下近红外和中红外光谱数据建立小麦识别模型识别率、比较同种建模方法下光谱数据融合和单一光谱数据建立小麦识别模型识别率。结果表明，同种光谱分析方法，利用SVM建立的四种小麦识别模型识别率高于利用LDA建立的小麦识别模型识别率。同种建模方法，近红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率优于中红外光谱数据建立的小麦识别模型识别率。而在同种建模方法下，利用SiPLS筛选出近红外和中红外光谱数据的特征光谱区间数据融合后建立小麦识别模型识别率最高，光谱数据融合后结合LDA建立的小麦识别模型校正集识别率为98.75%，预测集识别率为97.50%；而将此选择的变量结合SVM建立的小麦识别模型的校正集和预测集识别率都达到100.0%。对比利用单一光谱数据建立的小麦识别模型识别率，光谱数据融合之后建立的小麦识别模型识别率得到显著提高，该研究从纵向和横向上全面地比较了光谱数据建立的小麦模型识别率，结果可为更准确地运用光谱融合技术建立小麦产地以及烘干程度识别模型提供参考。     

基于科赫曲线分形结构太赫兹带通滤波器

太赫兹滤波器是太赫兹通信、太赫兹成像和太赫兹检测等太赫兹应用系统中不可或缺的功能器件。按照不同的分类方式,滤波器有不同的种类,常见的按照选频功能可分为高通滤波器、低通滤波器、带阻滤波器和带通滤波器。为了实现在太赫兹波段的滤波效果,世界各地的研究人员利用不同的结构、材料和控制方式实现了功能各异的太赫兹滤波器,但是考虑到设计的器件要应用到太赫兹系统中,成本低廉、结构简单、性能优越的太赫兹滤波器一直是研究人员的追求。分形概念自提出以来在很多研究领域都有了快速发展,但是在太赫兹波段的应用还不是很常见,特别是应用于太赫兹功能器件的设计。引入分形中科赫曲线的概念设计并制备了一种新型的太赫兹带通滤波器,该滤波器是在金属薄膜上刻蚀出科赫曲线分形结构,当太赫兹波垂直入射到该滤波器时候实现了在太赫兹波段的窄带滤波。在滤波器的设计过程中,追求理论与实验相结合,首先在电磁仿真软件中建立科赫曲线分形结构滤波器模型进行计算,探究分形结构应用于太赫兹波段进行滤波的可行性,在进行多次计算之后得到优化后的尺寸和结构,然后根据优化后的尺寸加工出科赫曲线分形结构太赫兹滤波器样品,并且将样品放在太赫兹时域光谱系统中进行实验测量,得到实验数据后与仿真结果进行比较。在仿真中利用了时域有限差分法模拟科赫曲线分形结构太赫兹带通滤波器的传输特性,优化后的仿真结果表明:滤波器的谐振频率为0.715 THz,透射系数能够达到0.92,-3 dB带宽为21.9 GHz,将仿真得到的散射参数进行S参数反演得到了太赫兹滤波器样品的电磁参数,这在理论上分析了太赫兹波在谐振点处产生透射增强的原因。利用飞秒激光微加工系统制备了尺寸优化后的科赫曲线分形结构太赫兹带通滤波器样品,然后使用太赫兹时域光谱系统对样品的传输特性进行测试,对实验得到的时域数据进行快速傅里叶变换之后得到频域数据,再把频域数据进行归一化处理后与之前的电磁仿真结果进行对比,发现实验测得的结果与电磁软件仿真得到的结果较为吻合。     

SPECT均匀衰减投影数据的反演公式

依据近年来公开发表的有关单光子发射断层成像(SPECT)成像技术的文献,探索SPECT均匀衰减投影数据的反投影问题.主要采用指数型拉动变换的性质和构造特殊函数—–δ函数的方法,进而应用δ函数的特殊性得到了一个精确的反演公式.结果表明,由这种方法得到的反演公式能够更加有效和精确地实现图像的重建.     

参外联合激励下的簇发振荡及其机理

当周期激励频率远小于系统固有频率时，会存在快慢耦合效应，与单项激励不同，参外联合激励不仅会导致快子系统平衡曲线和分岔行为的复杂化，也会产生一些特殊的非线性现象，为此，本文以两耦合Hodgkin-Huxley细胞模型为例，引入周期参外联合激励，探讨在频域不同尺度耦合时该系统的簇发振荡的特点及其分岔机制．通过建立相应的快慢子系统，得到慢变参数变化下的快子系统的各种分岔模式以及相应的分岔行为，结合转换相图，揭示耦合系统随激励幅值变化时的动力学行为及其机理．研究表明，在激励幅值较小时，系统表现为概周期振荡，两频率分别近似于快子系统平衡曲线由Hopf分岔引起的两稳定极限环的振荡频率．概周期解随激励幅值的增加进入簇发振荡，导致这些簇发振荡的主要原因是在慢变参数变化的部分区间内，存在唯一稳定的平衡曲线，使得系统的轨迹逐渐趋向该平衡曲线，产生沉寂态，并随着慢变参数的变化，由分岔进入激发态．同时，快子系统中参与簇发振荡的稳定吸引子随激励幅值的变化也会不同，导致不同形式的簇发振荡．另外，与单项激励下的情形不同，联合激励时快子系统的部分稳定吸引子掩埋在其它稳定吸引子内，从而失去对簇发振荡的影响．     

近壁声空泡溃灭微射流冲击流固耦合模型及蚀坑反演分析

超声场下液体环境中近壁空泡溃灭会产生强烈的微射流，为探究微射流冲击壁面流固耦合效应，利用流体力学及冲击动力学，考虑了率相关的J-C材料本构模型，建立并分析了微射流冲击壁面流固耦合三维模型，并通过超声空化试验和基于球形压痕试验理论的反演分析进行了验证。结果表明:微射流冲击下材料表面出现微型凹坑，凹坑深度由微射流速度和微射流直径共同决定且随其增大而增大，凹坑直径主要与微射流直径正相关，而凹坑径深比则主要与微射流速度负相关；壁面压强基本呈对称分布且最大压强出现在微射流冲击边缘；超声空化试验验证了微射流冲击下材料表面出现的微型凹坑，反演分析方法表明，在16～18的径深比下，微射流冲击强度为420～500 MPa，对应的微射流速度为310～370 m/s。试验及反演分析结果与理论分析结果相符，验证了流固耦合模型及反演分析方法的合理性及准确性，为后续工程应用中空化强度、微射流速度等的控制提供了理论参考。