血流控制下时间门的人体血液参数无创检测研究

为了进一步提高人体血液成分无创伤测量的精度,从而达到临床的要求,提出了人体血液成分无创伤测量的一种新方法,这种方法是在血流受阻条件下,基于动力双波长时间分辨透射测量,将先进的时间门技术和拉普拉斯变换方法结合起来,对人体血液成分进行无创伤测量。该理论模拟了利用该方法在体测量人体血液参数,模拟结果显示当p>0, 强调早期到达的光子的贡献时,能提高人体血液参数的检测灵敏度。     

一种新型劳务众包平台的市场策略与定价研究

定义并研究了自助式空间劳务众包这一新型众包模式,给出相关定义和众包平台的运行规则,提出会员行为仿真算法模拟市场.根据这类劳务众包平台增加利润和扩大市场份额的普遍需求,基于双边市场理论,提出任务打包机制、定价多目标规划模型和抢单顺序多目标规划模型.采用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解问题的帕累托解集(Pareto Front),最后应用逼近理想点法(TOPSIS)根据平台战略目标给出最优解.规划模型在数据集上应用效果良好,任务完成率能在有效控制成本的前提下提升30%至45%,新用户参与率能在保证较高的任务完成率的前提下提升150%至250%.     

单模光纤中喇曼类孤子脉冲理论研究

本文在考虑群速度色散(GVD)、受激喇曼散射(SRS)、自相位调制(SPM)、交叉相位调制(XPM)及光纤损耗同时作用的条件下,建立了关于单模光纤中喇曼类孤子的理论计算模型。通过模拟计算Gouveia-neto等人的实验,得到了84fs的喇曼类孤子脉冲,与其实验结果基本一致,并给出了喇曼类孤子脉冲形成过程的图象和新见解。 关键词：     

时序巨脉冲高速摄影光源

通常的线偏振输出激光器,都只利用了激光介质的单一偏振态增益,因而影响了效率。为高速散斑技术测量流场的目的,研制了一种高功率、高效率偏振耦合放大的时序脉冲红宝石和Nd:YAG倍频激光器。它以准基模双脉冲线偏光输出时,在694nm和532nm波长上,可达到5ns脉宽和500mJ的脉冲能量。也可以多于二个脉冲的时序脉冲     

数据驱动模型的血液物种光谱检测技术

介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。选取了4个物种(猴144,大鼠203,狗133,人169)共计649个血样作为原始样本。超连续谱激光光源的波长范围是450～2 400 nm。分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱(294～1 160 nm)和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱(1 021～1 757 nm),将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据。利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取,保留原始差异信息量的99.99%,同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%,提高分类识别的运算效率。对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明,十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低,样本库规模的增大可以提高识别的精确度。由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型,因而可以采用多种不同的分类算法实现。通过比较人工神经网络、支持向量机、偏最小二乘回归、多元线性回归、随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现,不同算法的识别效果具有类别差异性,即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的。因而实际应用中,在选择数据驱动模型时,除了需要考虑算法的整体识别率之外,当对部分类别的识别效果有额外要求时,还应该考虑算法本身的类别差异性。     

二组分食用混合油的线性混合模型研究与应用

基于二组分混和食用油的吸收系数是各自组分吸收系数按照掺杂比例的线性组合的假设以及朗伯-比尔吸收机理,提出并推导了二组分食用混合油的线性混合数学模型。该数学模型可根据相同厚度的两种原料油和其二组分混合油对相同光源的吸收光强变化计算出混合油的组分比例。根据误差理论,利用全微分公式分析了组分比例计算值的误差,表明通过选择使两种原料油的透射光强和吸光度差值的乘积较大的波长位置,可以优选出检测波长。搭建了可见-近红外光谱检测系统,利用花生油掺杂玉米油、花生油掺杂大豆油和玉米油掺杂大豆油三种混合油对模型进行了验证。结果表明,该模型对掺杂10%以上的混合油的成分比例计算值和实际值的相对误差在5%以内,相关系数分别达到0.999 4,0.999 7和0.999 3,标准误差分别为0.006 9,0.005 1和0.007 6,并证实本研究的波长选取方法是合理的。此外,对3种按同样比例组合的、未混合的分立油样本进行了检测,计算组合比的相对误差也可控制在10%以内,同时揭示入射光源的平行度和待测装置的垂直度对检测精度有一定影响。试验证明,不同于传统的光谱结合化学计量学的检测方法,本方法可以仅通过检测原料油和混合油在选定波长上的吸收光强即可准确计算得到掺杂比例。