能实现“磁聚焦”的匀强磁场最小面积的探讨

通过建模定量研究能实现"磁聚焦"的匀强磁场区域的最小面积并应用到2009年高考海南卷和2021年高考湖南卷的高考题解答中.     

关于两个图的一类新连接图的谱

给定2个图G1和G2，设G1的边集E(G1)={e1,e2,?,em1}，则图G1⊙G2可由一个G1，m1个G2通过在G1对应的每条边外加一个孤立点，新增加的点记为U={u1,u2,?,um1}，将ui分别与第i个G2的所有点以及G1中的边ei的端点相连得到，其中i=?1,2,?,m1。得到：（i）当G1是正则图，G2是正则图或完全二部图时，确定了G1⊙G2的邻接谱（A-谱）。（ii）当G1是正则图，G2是任意图时，给出了G1⊙G2的拉普拉斯谱（L-谱）。（iii）当G1和G2都是正则图时，给出了G1⊙G2的无符号拉普拉斯谱（Q-谱）。作为以上结论的应用，构建了无限多对A-同谱图、L-同谱图和Q-同谱图；同时当G1是正则图时，确定了G1⊙G2支撑树的数量和Kirchhoff指数。     

基于离子迁移谱的假币用纸快速检测及溯源

该文采用离子迁移谱（IMS）对20种假币用纸进行分析，通过快速检测假币用纸中的可挥发性组分，构建假币用纸的指纹谱图库。基于主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）对迁移时间8 ~ 17.5 ms范围的迁移谱信息进行处理，从而对假币用纸进行分类。PCA可将同种假币用纸聚类，HCA则可进一步将20种假币用纸准确分类，其对6个未知来源的半成品假币的分类正确率达83.33%。结果表明，IMS快速检测分析是比较和分类假币用纸的有效方法。     

数学建模对高中生构建数学底层思维的作用及其教学实施建议

数学底层思维即用数学的眼光观察世界、用数学的思维分析世界以及用数学的语言表达世界,是人们面对自然和社会中纷繁多样的现象和问题时,所展现的自发的、不依赖监督的、融汇数学学科核心素养的思维方式.作为国家高中新课程标准中数学六大核心素养之一的数学建模,是培养学生数学底层思维的良好载体,对人才培养和社会发展均起到良好的促进作用.本文主要阐述了数学建模对高中生构建数学底层思维的作用,并结合教学实例给出教学实施建议.     

Hudson模型适用性及储层微观建模应用*

为明确裂缝间相互作用对各向异性的影响，本文以Hudson模型为例分析了裂缝密度、裂缝倾角对地震波波场、弹性常数和Thomsen系数的影响规律，然后采用“基质-骨架-流体”组合化的方法进行了裂缝储层微观尺度的建模，并与实际测井资料进行了对比。结果表明该模型适用条件为低裂缝密度储层，二阶模型适用的裂缝密度范围比一阶模型大，但在裂缝密度过大时，二阶模型会出现不收敛的现象，模型便不再适用。裂缝储层纵横波速度随裂缝倾角增大而增大，纵波速度对裂缝倾角更为敏感。另外，在与实际测井曲线对比时，在高裂缝密度地层二阶模型的应用效果明显优于一阶模型，说明了在高裂缝密度储层考虑裂缝间的相互作用的必要性。     

超声共振法测定圆柱体材料弹性常数的影响因素分析

为明确超声共振频谱分析法(RUS)测定圆柱体试样弹性常数的影响因素, 由此针对各向同性圆柱体开展实验, 观察圆柱体试样测量结果的分散性和稳定性, 且主要研究横纵比和有效模态数量对测量结果的影响, 并与拉伸试验的结果进行比较. 以测量结果标准差、变异系数和95%置信度下均值的区间估计3个指标来衡量结果的稳定性和分散性, 且从模态简并角度对实验结果进行分析. 最终结果表明, 当超声共振频谱分析法的有效模态数量在17左右、试样横纵比接近1时, 测量结果的稳定性和分散性较小.     

基于双向循环神经网络的汉语语音识别*

当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用。针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别。构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构。实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势。     

低温硫化制备ZnS薄膜的物理性质研究

采用磁控溅射方法先在玻璃衬底上室温下沉积Zn金属薄膜，接着先后在200和400 ℃温度下的硫蒸气和氩气流中进行退火，生长出 ZnS 薄膜。薄膜样品的微观结构、物相结构、表面形貌和光学性质分别采用正电子湮没技术 (PAT)、X射线衍射仪 (XRD)、扫描电子显微镜 (SEM)和紫外-可见分光光度计进行表征。该ZnS薄膜在可见光范围具有约80%的高透光率，随着硫化时间的增加，其带隙由3.55 增加到3.57 eV，S/Zn原子比从0.54上升至0.89，薄膜质量明显得到改善，相对于以前报道的真空封装硫化所制备的ZnS薄膜，硫过量问题得到了较好解决。此外，慢正电子湮没多普勒展宽谱对硫化前后薄膜样品中膜层结构缺陷研究表明，硫化后薄膜的S参数明显增大，生成的ZnS 薄膜结构缺陷浓度高于Zn薄膜。     

氨基酸官能团的太赫兹振动模式研究

对比于氨基酸的红外分析法,太赫兹波的电子能量更低,可实现无损检测。氨基酸分子内原子振动、分子间氢键的作用、以及晶体中晶格的低频振动均处于太赫兹波段,使其在太赫兹波段具有吸收峰,且不同的氨基酸分子太赫兹吸收峰不同,故可用氨基酸在太赫兹波段的这种“指纹特性”实现氨基酸类物质的定性分析。量子化学分析方法可以应用量子力学的基本原理和方法,研究稳定和不稳定分子的结构、性能及其之间的关系,还可以针对分子与分子间的相互作用、相互碰撞及相互反应等问题进行研究。通过量子化学计算方法计算氨基酸分子的太赫兹吸收谱,可以为氨基酸分子的太赫兹吸收峰匹配分子振动模式,对氨基酸定性分析有一定参考性与指向性,并为实验获取的样品太赫兹时域光谱提供理论支撑,在实验获得太赫兹吸收谱的基础上进行量子化学计算,还能为实验结果进行验证。首先利用太赫兹时域光谱技术获取了谷氨酰胺、苏氨酸、组氨酸的太赫兹吸收谱,分别构建这三种氨基酸样品在实物中以两性离子形式存在的单分子构型,利用量子化学计算方法在完成结构优化后进行太赫兹吸收谱模拟计算。计算结果表明三种氨基酸单分子的太赫兹吸收谱计算结果与实验获取的太赫兹吸收谱差异较大,但在高频段吸收峰峰位基本吻合。通过GaussView分别查看了这三种氨基酸分子在太赫兹段内的吸收峰对应频率处的振转情况,发现在高频段内三种氨基酸分子官能团均只发生转动而未见振动,并且转动模式基本一致。通过对氨基酸官能团的太赫兹吸收谱进行量子化学计算,将官能团在高频段内吸收峰对应频率处的振转模式与三种氨基酸分子在该段内吸收峰对应频率处的振转模式做了对比。研究表明,在氨基酸单分子构型下由量子化学方法计算所得的太赫兹吸收谱中,高频段内计算得出的模拟吸收峰与实验获取的太赫兹吸收峰基本吻合;振转模式分析发现,谷氨酰胺、苏氨酸、组氨酸在太赫兹高频段内的氨基酸官能团振转模式相同,三种氨基酸分子在高频段内的吸收峰主要来源于氨基酸官能团。因此,结合量子化学计算与太赫兹吸收谱可以实现氨基酸类物质的定性分析。     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别*

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。