点带约束成本的最短路问题

本文提出了点带约束成本的最短路问题,证明了该问题是ＮＰ－完全的,并利用动态规划给出了一个伪多项式算法,对所有顶点约束成本相同的情况,给出了一个时间复杂性为Ｏ（ｍｎ＾２）的算法,对最小点成本最短路问题,给出了一个时间复杂性为Ｏ（ｎ＾２）的算法。     

两台可拒绝同类机在线排序问题近似算法的参数性能比

讨论两台可拒绝同类机在线排序问题的近似算法。设两台机器的速度之比为ｓ（≥１）。工件逐个到位,可以被加工,也可以被拒绝,但要付出相应的罚值ｐｊ。并且只有在安排完当前工件之后,下一个工件才到达。目标函数要求被加工工件集的最迟工件完工时间与被拒绝工件集的总罚值之和达到最小。文中设计出线性时间的ＲＬＳ（α）算法,并证明了其关于ｓ的参数紧界,这个界于ｓ＝１以及ｓ≥（５＋１）／２均是不可改进的。     

激光诱导击穿光谱技术在土壤元素检测中的应用

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种原子发射光谱,具有对样本简单(或不需要)预处理,多元素同步、远距离测量,适用性广等独特优势。因此,LIBS分析技术被看作是未来化学分析和快速绿色分析技术领域的新兴技术。目前,土壤污染(重金属、有机污染等)检测与防治已成为现代农业和农业可持续发展关注和研究的热点问题。介绍了常见LIBS系统的结构组成以及工作原理,综述了LIBS技术对土壤中大量营养元素,重金属元素和土壤相关其他物质的研究现状和主要进展,提出了LIBS检测技术在土壤元素等方面的研究方向和发展趋势。     

Controlled unknown quantum operations on hybrid systems

Any unknown unitary operations conditioned on a control system can be deterministically performed if ancillary subspaces are available for the target systems [Zhou X Q, et al. 2011 Nat. Commun. 2 413]. In this paper, we show that previous optical schemes may be extended to general hybrid systems if unknown operations are provided by optical instruments. Moreover, a probabilistic scheme is proposed when the unknown operation may be performed on the subspaces of ancillary high-dimensional systems. Furthermore, the unknown operations conditioned on the multi-control system may be reduced to the case with a control system using additional linear circuit complexity. The new schemes may be more flexible for different systems or hybrid systems.     

基于机载高光谱成像的柑橘产量预测模型研究

果树的隔年结果现象严重影响果园的果实产量和经济效益。选择受隔年结果现象影响较为严重的柑橘作为研究对象,运用机载高光谱成像仪在较早生长季节(2003年4、5、6月)获取柑橘果树的高光谱图像,利用偏最小二乘回归(PLS)确定基于高光谱图像数据的模型预测变量,建立柑橘产量的多元线性回归(MLR)和人工神经网络(ANN)预测模型。研究结果表明,利用5月份获得的高光谱图像建立的模型具有最优的产量预测效果, 而且PLS-MLR模型比PLS-ANN模型具有更好的稳定性和一致性。该研究结果为今后研制和开发基于高光谱成像技术的柑橘产量预测方法提供了重要的理论和技术基础。     

合成条件对径向有序介孔二氧化硅中空亚微米球的形貌和结构的影响

本文以硬模板与软模板结合的双模板方法(十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)为介孔模板,聚苯乙烯(PS)球为中空模板),通过自组装制备出有良好分离性和单分散性且具有径向介孔的二氧化硅中空亚微米球.研究表明CTAB、TEOS的用量,催化剂的种类对二氧化硅中空亚微米球的形貌、壁厚、产品纯度等都有很大的影响.在保持其它实验条件不变的情况下,通过分别单独调节CTAB和TEOS的用量或同时调节CTAB和TEOS的用量,得出最佳原料配比是:TEOS/CTAB/NH3/乙醇/水的摩尔比是1:0.27:9.8:304:2955,TEOS/聚苯乙烯球的质量比是4/1.催化剂的种类对中空亚微米球的形貌也有较大影响,当NaOH(浓度为1 mol/L)的用量为0.05—0.10 mL时,生成由小粒子聚集而成的亚微米球;随着NaOH用量增大到0.10—0.20 mL,小粒子逐渐粘合在一起,亚微米球表面逐渐变光滑;进一步增大NaOH用量为0.20—0.30 mL则导致杂质小粒子的出现.在实验结果和文献报道的基础上,讨论并提出了径向有序介孔二氧化硅中空亚微米球的形成机理.     

基于降阶均匀化理论的混凝土双尺度力学性能分析

混凝土材料细观特性对宏观力学性能有着重要影响。为进一步分析混凝土细观特性对宏观力学行为的影响规律,将混凝土材料简化为由骨料、砂浆和界面三相组成,编制了随机凸多面体骨料生成、投放和网格剖分算法,建立可用于有限元计算的满足级配要求的随机细观模型。针对直接使用细观力学模型计算量较大的问题,采用降阶均匀化理论,对混凝土细观胞元模型进行预处理并编制了相应的双尺度计算程序。对不同强度混凝土进行了单轴静态压缩双尺度计算,与实验数据和细观力学模拟结果符合较好。研究表明,降阶均匀化理论在加快求解速度的同时具有较高的精度,可以用于混凝土的多尺度力学性能分析。     

基于可见-近红外光谱的咖啡品牌鉴别研究

利用可见-近红外光谱技术对市场上三种不同品牌咖啡品种进行鉴别。分别采用主成分分析法与BP神经网络结合和小波变换与BP神经网络结合两种组合模型进行分析预测。利用主成分分析法与小波变换的数据压缩功能和BP神经网络的学习预测能力实现对不同品牌咖啡的鉴别。实验采用３个品种共60个样本建立模型,30个样本进行品种鉴别,结果表明,两种鉴别模型的咖啡品种鉴别率均为100%。同时也表明,小波变换用于数据压缩无论是在压缩时间上还是在压缩能力上都优于主成分分析法。说明通过小波变换和BP神经网络相结合建立模型进行不同品牌咖啡鉴别具有分析速度快,鉴别能力强的特点,为快速鉴别纯品咖啡提供了新的方法,同时也为确定不同品牌咖啡选用咖啡豆品种奠定了基础。     

基于可见/近红外光谱技术的番茄叶片灰霉病检测研究

利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测。提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法。采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度。通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对病害程度检测的重要性。将得到的最主要的几个主成分输入BP神经网络进行建模,预测结果显示,当主成分数为8,隐含层结点数为11的时候,病害程度的检测模型对未知样本预测的相关系数达到0.930,SEP为0.068 7,模型具有良好的检测效果。说明基于光谱技术和化学计量学方法的灰霉病检测模型具有很好的检测能力,为光谱技术应用于病害检测提供了新的方法。     

有两个服务等级的平行机排序问题

对有两个服务等级的平行机排序问题的m台机情形,证明了修正的MF算法的最坏情况界不超过4/3 (1/2)~k,其中k是算法中预先给定的迭代次数.而已有的算法仅为2-1/(m-1),从而大大改进了已有文献中的结果.