双平行圆柱形MDM纳米棒等离子体波导的传输特性分析

设计了一种由双平行圆柱形纳米棒构成的金属-介质-金属(MDM)型等离子体波导,采用时域有限差分方法(FDTD)分析了波导结构的传输特性。当光波垂直主轴入射时,电磁场被很好地局限在两纳米棒所形成的中间区域以及介质层中,从而在该波导中能够有效地耦合电磁场能量。在工作波长为1 550 nm的情况下,随着内层金属芯半径的增大,有效折射率减小,传播距离增大;而中间介质层厚度增大时,有效折射率增大,传播距离减小。当外层金属壳厚为20 nm时,电场可以很好地被限制在纳米棒的介质层内。上述结果表明:通过调整波导结构的几何参数可以显著提高金属纳米棒的场限制,降低波导本身的损耗, 使波导的有效折射率和传播长度达到最优化。这种等离子体波导能够实现亚波长的光限制,可以应用于光子器件集成和传感器领域。     

HL-2M 装置烘烤系统管路应力的仿真分析与优化

根据 HL-2M 装置烘烤系统管路设计,建立烘烤系统的管道应力计算模型。对烘烤系统管路作初始 支架设计,并采用系统内的最高温度分布,对烘烤系统进行热应力计算,分析管道应力及设备管口载荷。以热应 力计算结果为依据,对管路布置进行优化,并改善支架的设计,对烘烤系统进行应力校核计算,完成烘烤系统可 靠性验证计算,完成了管口位移量计算。     

HL-2M 装置冷却水系统介绍

介绍了 HL-2M 装置冷却水系统的组成以及各子系统的循环流程、运行原理和运行参数。      

中国生物医学超声联合学术年会(CUMB2019)在北京举行

2019年10月18日–20日,中国声学学会生物医学超声工程分会、中国生物医学工程学会医学超声分会与中国超声医学工程学会仪器工程开发专业委员会在北京联合主办了“2019年度中国生物医学超声联合学术年会”,同期共同举办的还有国际分子影像与微创治疗大会、国际肌肉骨骼及浅表器官超声研讨会和国际生物医学造影技术会议。     

X射线光谱数据处理平台的优化设计

在低计数率背景下X射线谱的高精度测量受X射线流的统计涨落影响,统计涨落决定了给定探测器能量分辨率的理论极限,而其他因素的影响则可以通过适当的噪声滤除和电子技术来降低.以往关于能量分辨率的研究大多利用谱反卷积对获取到的能谱进行后处理,从而降低特征峰的半高宽(FW H M).这些后处理方法是基于将获取到的能谱建模为输入能谱...     

基于高斯回归分析的水稻氮素敏感波段筛选及含量估算

水稻氮素含量的准确监测是稻田精准施肥的重要环节,水稻叶片氮素含量发生变化会引起叶片、冠层的光谱发射率发生变化,高光谱遥感是目前作物氮素无损监测的关键技术之一.以2018年—2019年湖北监利两年水稻氮肥试验为基础,分别获取水稻分蘖期、拔节期、孕穗期、扬花期、灌浆期五个生育期水稻叶片和冠层两个尺度的高光谱反射率数据及对应...     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

神经元的形态分类和识别——2010年全国研究生数学建模竞赛C题论文

根据神经元的空间几何特征参数,研究神经元的空间形态分类方法,将神经元根据几何形态分类识别.首次提出利用模糊C均值算法(FCM)建立了模糊聚类分析模型,对所给的神经元样本进行了分类,这一模型用来对神经元进行分类比较合理,且计算结果准确.同时,还利用相关分析原理分析了不同动物神经系统中同一类神经元的形态特征有着很高的相似度.     

退货情形下基于替代率的两产品联合订货决策研究

研究了一类在产品订货模型中考虑客户退货和产品间替代的两产品联合最优订货决策问题.假定客户以一概率退回其所购产品,退货产品经修复后可重新在市场上进行销售,销售期末未售出的商品只能在二级市场上降价处理,且不同产品间存在替代关系,销售商以自身利润最大化为目标确定两产品的订货量,得到其最优订货量及一些性质.研究结果表明:在允许退货的背景下,替代策略的采用将会进一步提高销售商利润.     

具时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒 H_∞ 滤波(英文)

本文处理了一类具与模式有关的时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒H∞滤波问题.所考虑的系统包含参数不确定性,Markovian参数,随机扰动和与模式有关的时变时滞.本文的目的是设计一个滤波器以保证滤波错误系统是正则的、无脉冲的、鲁棒指数均方稳定的和可达到一个给定的 H∞扰动衰减水平.文章首先得到所求鲁棒指数H∞滤波器存在的充分条件,然后给出所求滤波器参数的显示表示.