晶体中磁极化子的声子平均数

研究晶体磁极化子光学声子平均数的性质，采用Tokuda改进的线性组合算符、Lagrange乘子和变分法讨论了晶体中强、弱耦合磁极化子的振动频率、基态能量和光学声子平均数与磁场B和拉格朗日乘子u的关系。以RbCl和GaAs晶体为例进行了数值计算，结果表明：磁极化子的振动频率随磁场B和拉格朗日乘子u的增加而增大；基态能量随拉格朗日乘子u的增加而增大，随磁场B的增加而减小；光学声子平均数随拉格朗日乘子u的增加而增大。     

我国古代有关等差数列的研究成果

数列的计算,在世界数学发展史上,是一个很古老很有趣味的课题,有很悠久的发展历史,古代中国、印度、埃及、巴比伦等许多民族,对等差数列和等比数列的计算,都很有研究,特别是中国,在这方面的成就是很突出的,古代埃及的纸草书中有两个等差数列问题,巴比伦的泥板中有一个等差数列问题,都不如我国的完善．     

木材表面光泽度的近红外漫反射光谱技术快速测定研究

表面光泽度是天然高分子材料(如木材)及其制品的重要视觉参数之一,实现天然高分子材料及其制品表面光泽度的快速测定对其表面质量的在线控制与评价具有重要意义。为了实现近红外光谱技术对木材表面光泽度的快速测定以及拓宽近红外光谱技术在高分子材料表面质量控制领域的应用,本研究利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对天然高分子材料木材表面光泽度的模型预测值与实测值的相关性进行研究,探讨了近红外漫反射光谱技术快速测定天然高分子材料木材表面光泽度的可行性。结果表明:(1)木材表面光泽度与其近红外漫反射光谱密切相关,说明木材表面近红外光谱特征中包含表面光泽度的信息;(2)通过偏最小二乘法建立木材表面光泽度的近红外光谱预测模型,模型对木材表面光泽度的预测值与实测值的相关系数可达0.90;(3)通过改变采谱光纤与木材样品表面的夹角获得不同的漫反射光谱数据,分别建立不同的木材表面光泽度预测模型发现,采集光谱的光纤与样品表面的角度变化对结果影响不显著,光纤与样品表面夹角为90°时的结果相对较好。     

Optimization of loss and gain multilayers for reducing the scattering of a perfect conducting cylinder

Reduction of electromagnetic scattering from a conducting cylinder could be achieved by covering it with optimized multilayers of normal dielectric and plasmonic material. The plasmonic material with intrinsic losses could degrade the cloaking effect. Using a genetic algorithm, we present the optimized design of loss and gain multilayers for reduction of the scattering from a perfect conducting cylinder. This multilayered structure is theoretically and numerically analyzed when the plasmonic material with low loss and high loss respectively is considered. We demonstrate by full-wave simulation that the optimized nonmagnetic gain-loss design can greatly compensate the decreased cloaking effect caused by loss material,which facilitates the realization of practical electromagnetic cloaking, especially in the optical range.     

非接触式可见光-近红外光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的研究

利用触针式轮廓法测量了天然高分子材料木材的表面粗糙度,并对可见光-近红外光谱与实测表面粗糙度参数之间的相关性进行研究,探讨了非接触式光谱法快速预测天然高分子材料表面粗糙度的可行性。结果表明：（1）样品三个切面的可见光-近红外光谱（400～2 500 nm）均可预测样品表面粗糙度,实测值与预测值相关系数可达0.92,其中利用样品横切面光谱所建的模型效果最好;（2）在分段光谱400～780 nm,780～1 100 nm,1 100～2 500 nm,780～2 500 nm,400～2 500 nm范围内,所建模型表面粗糙度参数的实测值与预测值相关系数可达0.80以上,显著相关,其中400～2 500 nm区域所建模型效果最好;（3）光谱预处理并不能提高模型预测效果,建议利用可见光-近红外光谱预测天然高分子材料表面粗糙度时采用原始光谱数据。     

近红外光谱技术快速识别针叶材和阔叶材的研究

对一种针叶材和一种阔叶材的横切面采集波长范围为780～2 500 nm的近红外漫反射光谱,结合偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究,结果表明：(1)利用近红外光谱结合PLS-DA法建立的识别模型对建模样品的识别正确率达到100%,识别模型预测的分类变量值与实际值之间相关系数r达到0.99,SEC为0.07;(2)即使采用短波区域780～1 100 nm的近红外光谱也可以获得理想的识别结果(识别正确率为100%),识别模型的r也达到0.99,SEC为0.07;(3)利用近红外光谱建立的识别模型对未知样本的识别正确率都为100%,说明近红外光谱技术可以快速、准确识别针叶材和阔叶材,这为木材识别提供了一种新方法和技术,也为开发低成本的近红外光谱识别仪器提供了科学依据。     

四嗪衍生物的合成及其抗癌性能研究

标题化合物是一类结构新颖,具有一定生物活性的新化合物(Ⅰ_1-7)。它由3,6-二甲基-1,6-二氢-1,2,4,5-四嗪(Ⅱ)在对二甲胺基吡啶(DMAP)催化下,与取代苯异氰酸酯(Ⅲ)反应生成。     

因子模糊化BP神经网络在磨粒识别中的应用

在引入磨粒形态学描述了提取磨损颗粒显微形态特征的基础上,用人工神经网络技术,编制了用于磨损颗粒自动识别的ＢＰ网络计算机模拟程序,应用所引入的因子模糊化训练法可使训练速度加快,以异或问题为例,速度可提高５～１０倍。用此网络对磨粒测试库进行识别实验发现,识别速度快且正常率在９０％以上,优于传统的磨粒识别方法。     

基于近红外光谱与误差反向传播神经网络技术的三种人工林木材识别研究

利用近红外光谱结合误差反向传播神经网络(BP)对三种人工林木材(尾叶桉、马尾松、南方无性系I-72杨)进行识别,探讨隐含层神经元个数、光谱预处理方法、光谱范围对BP网络模型的影响,并与SIMCA法所建模型做比较。结果表明：(1)BP网络结合全波段(780～2 500 nm)近红外光谱数据建模,识别正确率达到97.78%,并确定隐含层神经元数为13;(2)全波段光谱建模比短波段(780～1 100 nm)和长波段(1 100～2 500 nm)光谱建模识别效果好,其识别正确率分别为97.78%, 95.56%和96.67%,用一阶导数和二阶导数对全波段光谱进行预处理后,BP网络模型识别正确率分别为93.33%和71.11%;用多元散射校正(MSC)对全波段光谱进行预处理后,BP网络模型识别正确率为98.89%,(3)在三种波段(780～2 500,780～1 100和1 100～2 500 nm)光谱建模的情况下,BP网络建模识别正确率分别为95.56%, 96.67%和97.78%,SIMCA模型识别正确率分别为76.67%, 81.11%和82.22%,BP网络建模比SIMCA法建模对三种人工林木材的识别正确率高。     

神经网络与符号推理集成系统在桩基检测中的初步应用

本文提出一种神经网络与符号推理集成系统ＩＮＮＳＩ（ＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｙｍｂｏｌｉｃＩｎｆｅｒｅｎｃｅ）。该系统的特点是领域规则和学习样本能够共同对系统做出贡献。通过桩基完整性检测仿真试验，验证了应用该方法检测桩基的完整性是有效的，并且优于单独使用符号推理方法或神经网络方法。