北京谱仪III上利用神经网络方法进行粒子鉴别的研究

本文描述了一种多层感知器的神经网络系统在BESIII粒子鉴别技术中的应用。网络按照子探测器分别进行训练, 输出结果可以作为后续网络的输入或者可以为似然函数方法构建概率密度函数。蒙特卡罗模拟样本的检验结果表明, 利用神经网络方法可以在BESIII上获得较好的粒子鉴别效果。     

利用一种偏振方法减小由强反射或弱反射强度引起的植被反演误差

无论是多角度遥感的发展、还是偏振、高光谱遥感的发展,它们有一个相同的目的,即利用电磁波的种种特性、以及空间特性来对地球表面的一切地物进行精确的识别。任何单一的方法和手段不可能完整地描述和反映地物的所有特征。偏振测量是目标测量识别技术中不可缺少的技术之一,并且成为近年来全世界目标识别领域中的研究热点。由于定量遥感的反射强度对植被遥感的影响不可忽视,反射辐射信号呈现饱和或过弱都不能被检测到。而偏振是植被定量遥感的重要手段,因而有必要开发一种克服由反射强度强弱引起的植被反演误差的方法,这也是我们目前的研究目标。如果反射的辐射信号太强或太弱,都会影响遥感的准确性,而来自植被的偏振光可以提供有用的信息,特别是当反射的辐射信号饱和时,使得传感器不能获得足够有用的非偏振信息。本研究采用基于地面的偏振成像光谱仪系统,开发了一种偏振方法来克服反射强度过强过弱引起的植被反演误差。利用FISS-P偏振成像光谱仪系统研究了反射强度对遥感植被NDVI和DoLP效用的影响,实验地点在北京市中国科学院奥林匹克科技园。在对目标采样时对反射率强,反射率弱以及反射率适中的植被分别测量,同时对目标植被的不同波段(470, 555, 670, 864 nm)的DoLP进行计算与分析。地基成像光谱仪系统(FISS-P)提供了具有偏振信息的高空间分辨率图像,我们可以确定在阴影和强反射区域中单个像素的光谱偏振特性。在成像光谱信息的基础上,利用光的偏振性来对地物的物理特性进行分析。本文使用斯托克斯分量来表征反射光的各个偏振分量,使用线偏振度(DoLP)表征反射光偏振程度。信号饱和度和阴影效应导致归一化植被指数(NDVI)植被密集程度非常低,造成严重的反演误差,然而强反射对线偏振度(DoLP)的影响不大。研究结果表明,反射辐射信号饱和时,偏振效应可以通过适当的频带提高植被的反演精度,平均NDVI的相对误差为33.8％,而DoLP(670 nm)的相对误差仅为6.3％,而其他波段的DoLP(555 nm,864 nm)的相对误差要大很多。这项研究结果表明,在植被识别时可以忽略强反射,然而,阴影(弱反射)效应是不容忽视的。FISS-P偏振成像光谱仪是用于计算具有不同反射强度的样品类型的偏振和非偏振参数的有效工具,同时发现在识别植被时,强烈的反射可以忽略不计,但是植被的阴影(弱反射)效应不容忽视。与非偏振方法相比,偏振效应可以提高反射辐射信号饱和时的植被反演精度。这项研究分析了使用偏振法强弱反射强度引起的误差减少。为了进一步揭示植被的阴影(弱反射)效应与DoLP之间的关系,还有一些问题需要解决。     

基于高光谱技术的玉米种子可视化鉴别研究

种子纯度是衡量种子品质的重要指标。提出一种基于近红外(874～1 734 nm)高光谱技术实现玉米种子可视化鉴别的方法。采集4个品种共384个玉米种子样本的高光谱图像数据,随机选择288个样本作为建模集,剩余96个样本作为预测集。对玉米种子光谱曲线进行分析后,通过连续投影算法（SPA）选取7个特征波段作为输入,结合偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)模型,对预测集进行预测,获得较好的分类效果,其中R_C=0.917 7,RMSECV=0.444 2; R_CV=0.911 5,RMSECV=0.459 9,建模集和预测集的总体鉴别率分别为78.5%和70.8%。通过图像处理技术提取高光谱图像中每个玉米颗粒的平均光谱数据,输入建立的SPA-PLS-DA模型,在计算生成的鉴别图中以不同颜色标识不同类别,实现了混杂玉米种子样本的可视化鉴别。对3份不同组成的混杂种子样本进行鉴别,达到了较好的可视化效果。结果表明,通过可视化鉴别技术,可以直观方便地观察混杂种子样本中不同品种种子的分布和数量,为农业生产中种子的纯度鉴别和筛选提供了帮助。     

基于层状模型的功能梯度板中兰姆波传播研究

功能梯度板中的兰姆波的传播在实际工程中有着非常广泛的应用。采用层状模型研究了兰姆波在材料特性沿厚度方向连续变化的功能梯度板中的传播特性。通过数值计算获得了层状板中兰姆波的色散关系,并与已有结果进行了比较,获得了材料属性沿厚度方向呈指数变化和多项式变化时功能梯度板中兰姆波的波速和位移解。当材料属性连续变化时,兰姆波各阶模态的波速与位移都将发生变化。相比于兰姆波的高阶模态,低阶模态的波速变化更加明显。本文的研究可为功能梯度板的设计提供参考。     

不同发光染料的顶发射有机电致发光器件的研制

通过设计合理的微腔结构,制备了基于绿光染料C545t、黄光染料Rubrene、红光染料DCJTB的3种顶发射有机电致发光器件。研究了不同发光染料对顶发射器件的光谱的影响。研究表明,微腔结构对光谱具有窄化作用。绿光、黄光器件的发光峰波长并未随视角增大而明显变化,体现出良好的光谱角度性,而红光器件却出现了明显的光谱蓝移现象。绿光器件的最大功率效率为8.7 lm/W,当电流密度为45 m A/cm2时,亮度能达到7 205 cd/m2;黄光器件的电流效率最大值为11.5 cd/A,当电流密度为48 m A/cm2时,亮度可达到3 770 cd/m2;红光器件的电流效率最大能达到3.54 cd/A,当电流密度为50 m A/cm2时,可获得1 358 cd/m2的亮度。采用合适的发光材料以及合适的器件结构,不仅可以提高顶发射器件的色纯度及发光效率,还可以改善器件发光光谱的角度依赖性。     

ICP-MS用于云南南部四种特色蜂蜜的植物源鉴别分析

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)技术结合化学计量学分析技术对采自云南南部的四种特色蜂蜜中的23种矿物元素进行了分析。结果表明：ICP-MS技术测定蜂蜜中多种矿物元素含量的稳定性、精确度较好,回收率较高;23种矿物元素中有21种元素(Na,Mg,K,Ca,V,Cr,Mn,Fe,Co,Ni,Cu,Zn,As,Se,Sr,Mo,Cd,Sb,Ba,Tl,Pb)在不同蜂蜜品种间存在显著差异;主成分分析结果显示,前4个主成分的累积方差贡献率达到77.74%,第一主成分中的Mg,Ca,Mn,Co,Sr,Cd,Ba 七种元素包含大部分蜂蜜信息;通过逐步判别分析,Mg, K, Ca, Cr, Mn, Sr, Pb共七种元素被筛选出来并用于建立判别函数模型,对所建模型进行回代检验和交叉检验,正确判别率分别为90%和86.7%,表明多元素指标对云南南部四种特色蜂蜜植物源的判别效果较好。鉴于所采蜂蜜样品都来自云南南部,气候和土壤等环境条件类似,四种蜂蜜中矿质元素的差异主要与对应的蜜源植物有关,因此,利用矿质元素差异鉴别蜂蜜植物源具有可行性。     

THGEM探测器X光斑寻迹和位置分辨实验研究

介绍了一种基于THGEM的X射线光斑寻迹探测器,用于X射线单光子计量技术研究和测量,探测器有效面积200 mm×200 mm,采用128路基于ASIC和FPGA的高速读出电子学,探测器分为中间高分辨区和外围低分辨区两部分,两部分共用一套读出电子学。实验在中国计量科学研究院利用X光机产生的束线,测试光斑位置、光斑精细分布以及探测器的位置分辨。实验结果表明,探测器实现了同时对光斑寻迹和光斑的精细测量,探测器中间高分辨区x方向的位置分辨率为0.63 mm（FWHM）,y方向位置分辨率为0.62mm（FWHM）,探测器各项性能指标均达到了预期目标。This paper introduces the detector of X-ray spot tracing based on the THGEM. It is used for X ray single photon measurement technology research and measurement with an effective area of 200 mm×200 mm. The circuit board has 128 array of high speed readout electronics based on ASIC and FPGA. And it is divided into two parts:the middle area of high sensitive and the peripheral area of low sensitive. The two parts share a set of readout electronics. The experiment tests the position and the fine structure of the beam line produced by X ray machine in National Institute of Metrology. The results of the experimental show that the detector realizes both the spot tracing and the fine structure of the spot. The position resolution is 0.63 mm in x direction and 0.62 mm in y direction in high sensitive of the detector, which achieve the desired goal of preliminary design.     

广西黑青色阳起石玉振动光谱特征研究

选取产自广西大化瑶族自治县岩滩镇的黑青色阳起石玉为研究对象,采用电子探针、傅里叶变换红外光谱仪和激光拉曼光谱仪就其化学成分和振动光谱特征进行测试分析,并对小半径金属阳离子在阳起石晶体结构中的占位情况予以讨论。结果表明,广西黑青色阳起石玉的主要矿物组成为富铁阳起石,并含有少量铁阳起石;化学成分中的高含量FeO_T(Wt%：18.596%~26.791%)是导致其折射率值(1.64)、密度值(3.12 g·cm-3)偏高且在自然光下呈黑色、透射光下呈绿色的主要原因。受晶体结构中Fe2+对Mg2+的类质同象替代作用影响,广西黑青色阳起石玉1 400~400 cm-1范围内的红外吸收谱带与100~1 200 cm-1范围内的拉曼谱峰位置较透闪石向低频区发生偏移,频差不等;且中红外、近红外吸收光谱和拉曼光谱中均可见四个(MgMgMg)OH(A带),(MgMgFe2+)OH(B带),(MgFe2+Fe2+)OH(C带)和(Fe2+Fe2+Fe2+)OH(D带)振动谱带,其中基频振动谱带分别位于3 674,3 660,3 644和3 625 cm-1附近,倍频振动谱带分别位于7 183,7 154,7 118和7 077 cm-1附近,相对强度为A＜D＜B＜C。化学成分和M-OH红外振动谱带积分面积计算结果显示广西黑青色阳起石玉晶体结构中Mg2+优先占据M₂位置,Fe2+优先占据M₁位置;Mg2+和Fe2+在M₁和M₃位置上的分布相对有序,占位系数接近于1。综合分析认为广西黑青色阳起石玉的变质程度属绿片岩相范畴。     

DPLS和SVM的掺假花椒粉近红外光谱定性鉴别

花椒是我国的八大调味料之一。目前花椒市场掺假现象较为多见,为实现掺假花椒粉的快速定性鉴别,采用了近红外光谱结合化学计量学方法进行了探讨。将麦麸粉、稻糠粉、玉米粉和松香粉以1 Wt/Wt.%的递增梯度分别掺入红花椒粉和青花椒粉中,制备掺假浓度范围为1~54 Wt/Wt.%的掺假花椒粉样品,以掺假花椒粉和纯花椒粉共462份样品依次采集其800~2 500 nm范围的漫反射近红外光谱。采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行分析,前3个主成分累计贡献率达98.72%,做出的得分图表明PCA法对掺假的花椒粉具有较好的区域划分。347份样本作为校正集,以特征谱区2 000~2 200 nm范围的257个采样点的光谱信号作为输入,采用判别偏最小二乘法(DPLS)和支持向量机(SVM)建立定性鉴别模型,经不同光谱预处理,对115份验证集样本进行预测,总体鉴别正确率在97.39%~100%之间,表明该方法是快速定性鉴别掺假花椒粉的一个有效手段。     

基于高光谱技术的土壤水分无损检测

利用高光谱成像仪(光谱范围400～1 000 nm)对土壤含水率进行了无损检测。比较了208个土样不同天数下土壤含水率与光谱变化、不同质量含水量光谱的差异;对比分析了不同光谱预处理方法、不同方法提取特征波长、采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、主成分回归(principal component regression,PCR)与偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)建模,优选出最佳模型。结果表明：光谱曲线的反射率随着土壤含水率的增加而减小。当超过田间持水率时,光谱曲线的反射率会随着土壤含水率的增加而增大。对比分析了不同预处理方法,近红外波段优选出单位向量归一化预处理方法。采用无信息变量消除法(UVE)、竞争自适应加权采样(CARS)、β系数法、连续投影算法(SPA)方法提取特征波长为49,30,5和7。为了减少数据冗余,对UVE与CARS提取的特征波长进一步采用SPA方法进行特征提取,UVE+SPA,CARS+SPA提取特征波长数分别为5和8个。在此基础上,利用MLR,PCR和PLSR方法对400～1 000 nm范围的特征波长建立模型,对比分析不同建模效果,优选出β系数提取的特征波长的MLR模型。最优的特征波长为411,440,622,713和790 nm,最优模型的预测相关系数R_p=0.979,预测均方根误差RMSEP为0.763。因此,今后可采用不同波段对土壤含水率进行定量分析。