复杂势场量子弹球中疤痕态的量子化条件

量子疤痕是波函数在经典不稳定周期轨道周围反常凝聚的一种量子或波动现象.人们对疤痕态的量子化条件进行了大量研究,对深入理解半经典量子化起到了一定的促进作用.之前大部分研究工作主要集中在硬墙量子弹球上,即给定边界形状的无穷深量子势阱系统.本文研究具有光滑复杂势场的二维量子弹球系统,考察疤痕态的量子化条件及其重复出现的规律,得到了与硬墙弹球不一样的结果,对理解这类现象是一个有益的补充.这些结果将有助于理解具有无规长程杂质分布的二维电子系统的态密度谱和输运行为.     

高维数据均值的统计监测

本文,我们结合统计过程控制方法,使用一种新的统计量用于在样本数量不充足的情况下监测高维数据。统计量利用样本协方差规范化技术避免协方差矩阵的奇异性,同时采用软阈值技术来挑选多维数据中重要的维度进行监测以减少监测噪音。本文在提出统计量后用matlab随机产生各种维度的高维数据样本进行仿真分析,并将该统计量与基于Hotelling T~2并采取广义逆矩阵的统计量进行比较。结果表明,本文使用的统计量的监测效果优于采取广义逆矩阵的方法。本文提出的方法可以应用于多指标产品生产的快速异常检测,特别是难以得到大量检测数据的产品,如检测需要破坏产品本身或者检测成本太高的产品。     

不完整信息下的直觉模糊软集群决策方法

为了解决具有不完整信息的直觉模糊软集多属性群决策方法的问题,首先在模糊软集和直觉模糊软集的基础之上推广已有软集中缺失数据的填补方法,用来确定不完整信息的填补值。不同决策者的权重值由直觉模糊软集的距离来确定,参数的权重值由熵度量来确定。在群决策的过程中,借助直觉模糊软矩阵集成运算公式,将不同决策者的决策矩阵集成为综合决策矩阵。然后根据对象得分值的不同实现决策。最后,给出实例分析,验证了该方法在实际中有广泛的应用。     

基于饱依丁-汤姆逊模型的软岩损伤蠕变模型

为更加准确地描述深部软岩的蠕变全过程,以饱依丁-汤姆逊模型为基础,将损伤变量引入到蠕变方程中,并构造了可描述加速蠕变阶段的模型元件,通过串联得到了新的蠕变模型。结果表明:该模型能够较好地描述软岩的衰减蠕变、稳态蠕变、加速蠕变阶段。用该模型对泥质页岩的蠕变试验结果进行数据拟合对比,结果显示该模型的拟合曲线与实验曲线基本吻合,拟合度为0.99733,能够很好地反映出软岩蠕变的特性,适合用于描述深部软岩的蠕变行为。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型

战略性稀有金属钼矿品位低,组分复杂、嵌布粒度细等特点,其有价金属分离回收难。浮选作为微细粒钼矿分离回收的主要选矿方法之一,其浮选钼精矿品位一直是选厂的关键性产品指标。国内大多数选厂采取轮班制采样,人工化验得到精矿品位结果,但此方式严重滞后于浮选工艺,难以满足对生产过程进行实时监测和操作指导。LSTM是一种特殊的循环神经网络,引入门机制有效的传递或选择性遗忘长时间序列中的信息,解决RNN中的长期依赖、梯度消失和爆炸问题。本文分析整理东坡选厂中各平台源数据,结合选厂浮选工艺及机理,筛选出多个影响浮选钼精矿品位的变量作为模型输入;将输入变量进行异常值判定,缺失值填充和数据降噪等数据预处理,建立高质量浮选钼精矿品位数据库;软测量模型采用PyCharm软件编码,使用BatchNorm批量规范化处理样本数据,加入Dropout正则化防止过拟合,建立基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型,通过前向传播算法更新神经网络结构参数,并于Linear模型和CNN模型的预测性能指标结果比较。结果表明：基于LSTM的浮选钼精矿品位软测量模型预测准确度高,样本数据误差波动平稳,浮动范围小,模型泛化能力强,模型平均绝对百分比误差MAPE为1.13%,均方根误差RMSE为0.7049%,决定系数R2为0.8763,实现了浮选钼精矿品位的在线预测。     

一种基于自组织粒子群–径向基神经网络的污水总磷TP软测量

针对当前污水处理过程出水总磷TP测量操作繁琐、仪器设备造价高、测量结果可靠性和精确性低等问题,本发明设计了一种基于自组织粒子群–径向基神经网络的污水处理过程出水总磷TP软测量方法,并利用实时数据对出水总磷TP软测量方法进行校正,实现了对污水处理过程出水总磷TP的预测,解决了出水总磷TP难以测量的问题;结果表明该出水总磷TP软测量方法能够快速、准确地预测污水处理出水总磷TP的浓度,有利于加强城市污水处理厂精细化管理和提升实时水质质量监控水平。     

稀土萃取分离过程软测量方法的研究

分析了稀土组分含量在线检测技术进展缓慢的原因,分析了稀土萃取分离过程机制,找出影响稀土组分含量检测的主要因素,确定辅助变量。利用从包钢稀土厂采集的数据通过newrb函数创建径向基网络来实现稀土组分含量的软测量。文中通过流程图详细阐述了建模方法,采用50组样本数据对所建立的模型进行计算机仿真验证,仿真结果证明了模型的可行性。     

一种用于软X射线激光去相干的单玻璃管光学透镜设计

激光具有亮度高、单色性好、高相干性及方向性好的优势,然而在激光成像、激光加工等场景只想利用其高亮度或高单色性,高相干性导致的干涉效应会影响和限制其应用效果.通过模拟计算的方法,设计了一种针对软X射线激光去相干的新型单玻璃管光学透镜.模拟结果显示,针对波长为10 nm、束腰半径为1.25 mm的软X射线激光光束,透镜入口端内直径5 mm、出口端内直径0.6 mm、长度15 cm的单玻璃管光学透镜在有效降低软X射线激光光束相干度的同时,在出口处获得了发散度为30—50 mrad的出射光束,相应的传输效率为78%,光强增益为52.74.针对波长不低于1 nm的激光光束,该型号的单玻璃管光学透镜能够将光束的传输效率保持在30%以上.本文还探讨了入射光能量和透镜长度对器件传输结果的影响.结果表明,根据全反射原理设计的单玻璃管光学透镜能够满足极紫外到X射线波长范围内激光去相干的应用需求,在X射线激光成像、激光加工等方面具有广泛的应用前景.     

真空紫外光电离质谱技术进展及其在快速分析中的应用

真空紫外光电离源(VUV-PI)是一种普适性的质谱软电离源,真空紫外光电离质谱谱图无碎片、易解析、灵敏度高,适合于在线快速分析。真空紫外光电离质谱根据分析对象不同可以直接采用单光子电离或添加掺杂剂实现化学电离,能实现气、液、固体分析,也可实现成像分析。该文介绍了真空紫外光电离源的电离原理、光源类型,分析了光电离质谱灵敏度的影响因素及其技术改进措施,并阐述了真空紫外光电离质谱技术在环境污染物、化工产物在线分析、国家安全分析以及生物医学分析中的相关应用研究。最后,总结了真空紫外光电离源的优缺点,并对真空紫外光电离技术在性能和应用方面的发展前景进行了展望。