平均原子模型中Au元素自电离速率的计算

为了得到用于平均原子模型中的自电离速率,采用准相对论组态平均的方法系统计算了Au的不同电离度、不同自电离态的自电离速率,计算时使用的波函数由Cowan程序得到;通过组态到组态的自电离速率得到了nl层次的单电子自电离速率(初态平均、末态平均);在此基础上计算出了n层次的单电子自电离速率,这些数据可用于平均原子模型中自电离及其逆过程的计算。为了验证计算出的数据是否可靠,用细致能级层次的程序计算了部分数据点。通过比较和分析认为,除了少量高l的数据点计算得不够准确之外,当前的数据较为可靠,并用其它程序的计算结果对不准确的数据进行了替换。     

类铜铅离子自电离速率与双电子俘获强度的扭曲波计算

 采用相对论扭曲波近似方法对高离化态类铜铅离子的自电离速率系数与双电子俘获强度进行了计算。计算结果表明:旁观电子的变化使自电离速率系数呈现出规律性变化。同时用该方计算了Ta元素类铜离子、Au元素类镍离子的自电离速率系数，将结果同相关文献的相对论多参数势方法、准相对论性Hartree-Fock-Relativistic方法以及自旋-轨道劈裂跃迁组模型方法所得结果进行了比较，符合得很好。     

计算局部热动平衡和非局部热动平衡等离子体电离度的近似方法

当物质被加热到高温时,特别是高Z元素都要产生多次电离。电离度对等离子体的很多性质都有重要影响。因此,为了解决等离子体的很多实际问题,需要寻求一种计算平均电离度的近似方法。在本文中,首先将文献[1]给出的Thomas-Fermi统计模型电离势的标度律和数值结果用函数逼近,给出了一个便于近似数值求解的解析表达式,然后利用文献[2]给出多次电离的近似计算方法,计算了Au元素LTE情况下的电离度,结果与平均离子模型的计算结果符合得很好。另外,我们将近似方法推广到non-LTE情况,根据电晕模型和碰撞-辐射模型对Au的电离度作了类似的计算。电晕模型的计算结果与文献[1]发表的数据符合得十分好;而碰撞-辐射模型的计算结果随着密度的降低趋近电晕模型的结果,而随着密度的升高趋近于LTE的结果。最后以图表的形式给出了Au元素电离度的所有计算结果及其比较。     

Ba原子6pns(J=1)自电离态光谱的理论计算

采用一个13通道多通道量子亏损(MQDT)模型对Ba原子6pns(J=1)自电离态的光谱进行了计算,并获得了它们的理论计算光谱.通过分析它们的自电离态光谱的特性,对6pns(J=1)自电离系列之间的组态相互作用现象进行了解释.     

Ba原子6pns（J=1）自电离态光谱的理论计算

采用一个13通道多通道量子亏损(MQDT)模型对Ba原子6pns(J=1)自电离态的光谱进行了计算，并获得了它们的理论计算光谱。通过分析它们的自电离态光谱的特性，对6pns(J=1)自电离系列之间的组态相互作用现象进行了解释。     

一种计算氩等离子物态方程的简单模型

将Thomas-Feimi统计模型电离势的数值结果进行函数逼近，给出一个便于近似数值求解的解析表达式和计算电离度的近似计算方法，计算了Ar元素LTE情况下的电离度和物态方程，结果与Saha模型的计算结果和实验结果符合较好.所提出的简单模型也适用于计算混合物物态方程，可以在电磁发射技术领域中的强电离等离子体中有广阔的应用前景. 关键词： 等离子体 物态方程 电离势 电离度     

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为了准确计算稠密等离子体电离平衡,在理想Saha方程的基础上,加入了压致电离理论和德拜理论相结合的修正。此电离模型可以描述稠密等离子体内电离机制随着密度的增加由热电离转变为压致电离的现象。压致电离理论结合德拜理论修正的 Saha 方程的计算结果与其它电离模型结果作了对比和分析。电离气体区域采用完全电离等离子体模型计算电子弛豫时间,而在凝聚态区域采用电子平均自由程计算电子弛豫时间。提出了将两个区域平滑连接起来的公式,从而建立了一种可以计算从理想等离子体态到凝聚态物质的半经验电导率模型,半经验模型计算结果与实验数据作了对比。     

一种计算稠密等离子体电导率的半经验模型

为了准确计算稠密等离子体电离平衡,在理想Saha 方程的基础上,加入了压致电离理论和德拜理论相结合的修正。此电离模型可以描述稠密等离子体内电离机制随着密度的增加由热电离转变为压致电离的现象。压致电离理论结合德拜理论修正的Saha 方程的计算结果与其它电离模型结果作了对比和分析。电离气体区域采用完全电离等离子体模型计算电子弛豫时间,而在凝聚态区域采用电子平均自由程计算电子弛豫时间。提出了将两个区域平滑连接起来的公式,从而建立了一种可以计算从理想等离子体态到凝聚态物质的半经验电导率模型,半经验模型计算结果与实验数据作了对比。     

类钠离子的电子碰撞电离截面

利用相对论修正扭曲波玻恩交换近似,计算了8个类钠离子的电子碰撞直接电离和激发自电离截面.基于这些结果,给出了计算类钠等电子系离子(18≤Z≤39)直接电离和激发自电离截面的高精度拟合公式.计算结果与现有的实验值和其他理论值比较,相当一致 关键词： 电离截面 组态相互作用 扭曲波玻恩交换近似 拟合公式     

利用不同原子模型计算局部热力学平衡等离子体电离态(英文)

等离子体电离态分布是等离子体物理学中被广泛应用的重要物理量之一,而原子数据是电离态计算的前提.首先,利用Rubiano相对论性原子结构模型、Faussurier非相对论原子结构模型和高度简化的More模型,分别计算各种电离度的Fe离子能量.通过与自洽场结果的比较后认为,Faussurier模型给出的原子数据比较精确可靠.然后,再利用以上模型研究了局部热力学平衡Fe等离子体电离态随温度和密度的变化情况.计算结果表明,不同原子模型提供的原子数据对平均电离度的计算结果影响不大,但明显地影响等离子体中的离子丰度.本文对这些差异进行了物理分析.     

强光场中氦原子的ATI谱

提出了一个新的处理强光中基态氦原子阈上电离谱的解析模型。由这个模型算得的基态氦原子阈上电离谱同最近的实验结果作了比较。同时简单地讨论了现在的模型对先前的模型的改进。     

基于FFCNN的二维恒星光谱分类

天体光谱处理中的一项基本任务是对大量的恒星光谱进行自动分类。到目前为止,恒星光谱的分类工作多是基于一维光谱数据。该研究打破传统的天体光谱数据处理流程,提出了基于二维恒星光谱分类的方法。在LAMOST(the large sky area multi-object fiber spectroscopic telescope)的数据处理流程中,所有的一维光谱都是由二维光谱抽谱、合并得来。二维光谱是由光谱仪产生的图像,包括蓝端图像和红端图像。基于LAMOST二维光谱数据,提出了特征融合卷积神经网络（FFCNN）分类模型,用于二维恒星光谱的分类。该模型是一个有监督的算法,通过两个CNN模型分别提取蓝端图像和红端图像的特征,然后将二者进行融合得到新的特征,再利用CNN对新特征进行分类。所使用的数据全部来源于LAMOST,我们在LMOST DR7中随机选择了一批源,然后获得了它们的二维光谱。一共有14 840根F,G和K型恒星的二维光谱用于FFCNN模型的训练,其中包括7 420根蓝端光谱和7 420根红端光谱。由于三类恒星光谱的数量并不均衡,在训练的过程中分别为每类恒星光谱设置了不同权重,防止模型出现分类失衡现象。同时,为了加快模型收敛,对二维光谱数据采用Z-score归一化处理。此外,为了充分利用所有样本,提高模型的可靠度,采用五折交叉验证的方法验证模型。3 710根二维光谱用作测试集,使用准确率、精确率、召回率和F1-score来对FFCNN模型的性能进行评价。实验结果显示,F,G和K型恒星的精确率分别达到87.6%,79.2%和88.5%,而且它们超过了一维光谱分类的结果。实验结果证明基于FFCNN的二维恒星光谱分类是一种有效的方法,它也为恒星光谱的处理提供了新的思路和方法。     

土壤Cd含量实验室与野外DS光谱联合反演

土壤重金属高光谱遥感建模理论上能够大大降低传统化学分析测定所需成本,正逐步发展为有效探查土壤污染空间分布与开展污染土壤综合防治的关键技术。然而土壤重金属高光谱遥感调查技术目前多局限于稳定可控条件下的实验室光谱模型,野外诸多因素（光照、湿度、土壤粗糙度等）影响下野外原位光谱模型的有效性已成为困扰该项技术大范围推广亟待突破的关键科学问题。以湖南衡阳市某矿区为例,分别利用ASD地物光谱仪和等离子发射光谱法测定46个土壤样品350~2 500 nm的实验室光谱和Cd含量,并在土壤取样时同步测量样品野外原位光谱。在运用DS（direct standardization）转换算法处理野外光谱的基础上,融合实验室光谱先验知识,基于主成分逐步回归建模方法开展了土壤Cd含量实验室与野外原位DS光谱联合反演实验,交叉验证了模型的稳定性。同时为深入探究实验室与野外原位DS光谱联合反演模型的有效性,将其与基于实验室光谱、野外原位光谱、野外原位DS光谱、实验室与野外原位光谱联合建立的主成分逐步回归模型开展了对比分析。结果表明：野外原位光谱反演模型精度（R2=0.56）明显低于实验室光谱反演模型（R2=0.64）,野外原位DS光谱反演模型与之相比精度有所提升（R2=0.66）;在野外原位光谱DS转换校正基础上,联合实验室光谱先验知识的土壤Cd含量反演模型精度最高,R2可达0.72。与此同时,实验室与野外原位DS光谱联合反演模型揭示482,565,979和2 206 nm波段对研究区土壤Cd含量有较好指示性,此结果与实验室光谱反演模型所识别的特征波段一致,两者物理意义相同。研究结果证实了实验室光谱先验知识以及DS转换算法能够提升野外原位光谱模型的可靠性,可为发展土壤Cd含量野外原位高光谱遥感探测提供重要的提供理论与方法支撑。     

一种新的多元校正模型分子光谱传递方法

无论是近红外还是红外光谱,多元校正模型的传递问题都尚未解决。为了实现模型和光谱的传递,提出了一种改进的PDS算法——SA-PDS算法,论方法通过PDS算法进行模型传递,使用光谱间的夹角大小作为判定准则来选择传递参数,使得模型传递过程不受到样品性质参考值的影响,也不再依赖于模型,并且可以双向传递。该方法分别通过在近红外数据和中红外数据中应用来证明模型传递的可行性,实验收集烟叶样本测得其近红外光谱,沥青样本测得其中红外光谱,将烟叶总糖会计师和沥青蜡含量作为模型预测对象。使用光谱夹角作为PDS参数选择标准与使用预测标准偏差作为判定准则相比,实验表明：对于近红外光谱的从机向主机的传递,其验证集预测精密度RMSEP从5.257 4降低至1.337 1,优于RMSEP(1.350 3)方法,预测偏差也同样被改善。对于中红外光谱从机向主机的传递,新方法验证集预测精密度RMSEP从0.525 1降低至0.186 9,优于RMSEP(0.219)方法。主机向从机的传递也取得了满意的传递结果。     

基于不同散射机制特征的海杂波时变多普勒谱模型

海杂波的多普勒谱建模对采用多普勒处理技术的雷达进行有效的海杂波抑制和目标检测具有重要的意义.本文分别考虑Bragg,白冠和破碎波三种散射机制对应的多普勒谱分量的特征,对三种谱分量的频移和展宽进行分离,并引入附加速度频移量,提出了基于不同散射机制特征的雷达海杂波时变多普勒谱模型.该模型假设谱强度为受观测时间区间影响的随机变量,能够同时适用于平均多普勒谱与短时多普勒谱建模.通过分别对黄海海域实测的岸基P,S波段海杂波平均多普勒谱与短时多普勒谱建模测试,结果表明该模型相对传统模型的建模精度更高,尤其体现在短时谱的观测时间较长和平均谱形式较为复杂的情况下,建模误差显著减小.     

污染云团红外辐射传输模型与红外光谱的计算机仿真

针对建立的三层结构污染云团红外辐射传输模型,采用实测场地背景和各种干扰物辐射光谱作为基本的辐射数据,对不同浓度的污染云团红外辐射光谱进行仿真.结果表明:利用实测场地背景辐射光谱和该模型仿真污染云团DMMP红外光谱,光谱在810 cm-1,920 cm-1和1 040 cm-1波段上有明显的特征峰.当模型考虑干扰物和背景辐射的变化影响时,污染云团在810 cm-1,920 cm-1和1 040 cm-1波段上的光谱特征明显减弱.仿真光谱与场地实测光谱有比较好的符合,两者的RMS误差约为1.0.     

乳腺组织的拉曼光谱线性模型研究

本研究甄选10个代表乳腺组织拉曼活性成分的基谱,在国内首次构建一种乳腺组织拉曼谱的线性回归模型。用2 000多个正常和非正常乳腺组织拉曼谱对该模型进行统计检验,模型显著性F检验的置信度全部为1,多元决定系数的平均值为0.95,表明线性模型假设成立、拟合效果良好。10个基谱代表脂肪、细胞质、细胞间质、DNA、血液、β-胡萝卜素、胆固醇等的拉曼谱,基谱的归一化拟合系数间接反映出这些成分的相对含量。用该模型拟合正常和肿瘤乳腺组织的拉曼宏观谱,病变前后细胞质和DNA的拟合系数增大、脂肪拟合系数减小,这反映出它们相对含量的增减,与已知的病理学结果一致。该研究有助于理解乳腺肿瘤组织的生化变化,并可能为分析该变化提供了有效手段。     

基于集群方法(ER)的近红外光谱转移集优化法

近红外光谱因为具有小成本、易操作、低耗时等优点,所以广泛用于食品领域.作为一种间接的检测方法,近红外光谱检测需要建立光谱和浓度之间的统计模型.但是,一种条件下建立的模型在另一种检测条件下会失效.针对此问题,重新建模可以加以解决,但是重新建立光谱与浓度之间的模型非常繁琐耗时.此时,模型转移可以在避免重新建模的情况下,通过...     

特征根回归法近红外光谱定量分析研究

本文以大豆样品为实验材料，研究了特征根回归法近红外光谱定量分析。用40个大豆样品的近红外光谱数据建立了测定大豆蛋白质含量的特征根回归模型，预测另外32个大豆样品的蛋白质含量，结果同PLS回归方法进行了比较，表明特征根回归模型可用于生物样品的近红外光谱定量分析。特征根回归法是对PCR建模方法改进的又一种化学计量学定量分析校正方法，该方法在对样品光谱提取主成份时考虑了待分析组分的作用，因此所建立的定量分析模型有好的分析效果。研究结果进一步表明，以样品近红外光谱建立定量分析模型，提取主成份时充分考虑被定量分析成份的作用是完全必要的。     

Model of laminated wave turbulence

A model of laminated wave turbulence is presented. This model consists of two coexisting layers—one with continuous wave spectra, covered by KAM theory and Kolmogorov-like power spectra, and one with discrete wave spectra, covered by discrete classes of waves and the Clipping method. Some known laboratory experiments and numerical simulations are explained in the frame of this model. The text was submitted by the author in English.