正交递归选择法及其应用

本文提出一种新的变量筛选法－正交递归选择法，该法可以得到预报能力较强的模型，即ＰＲＥＳＳ（预报残差平方和）值较低的模型。用该法处理构效关系问题，并与逐步回归正向选择法及ＰＬＳ回归法进行了比较，得到满意的结果。     

等规聚丙烯球晶的扫描电子显微镜观察

<正> 关于等规聚丙烯球晶的结构,已由Padden和Keith用电镜作了详细的观察。但是从透射电镜所得的照片是一个平面图象,对于了解球晶的整体结构,需要作适当的推论。扫描电镜的优点是能够得出景深较好的图象,立体感较强,缺点是只能反映样品外表的形态,要得到能显示内部结构的照片,则需要蚀刻,一般说要准确掌握这些技术比较困难,因此这方面的工作不多。     

一个新型碗状双核配合物的合成及结构表征

采用挥发法，在无水条件下合成了一个新型具有碗状结构的双核稀土金属配合物：[Y₂(L)(HL)(NO₃)₆(HCOO)]·3CH₃OH[L=1，3，5-三(1-咪唑基-亚甲基)-2，4，6-三甲基苯] (1)。并通过元素分析、FT-IR、电喷雾质谱及X-射线单晶衍射对其进行了表征。结构分析表明该化合物属于正交晶系，空间群为Pnnm，晶胞参数为a=1.952 42(15) nm，b=1.875 28(19) nm，c=1.682 25(15) nm，晶胞体积V=6.159 3(10) nm³，Z=4。在化合物1中，两个独立的Y(Ⅲ)均为九配位，并通过甲酸根桥联，而两个配体采用不同的构象作为二齿配体参与与Y(Ⅲ)的配位，一个为cis，cis，cis-构象，另一个为cis，trans，trans-构象。     

高分散费—托合成铁／活性炭催化剂的研究：Ⅴ.锰的助剂作用

使用原位穆斯堡尔谱和微型反应器考察了物相、锰含量和制备方法对Fe-Mn/AC催化剂F-T反应性的影响,并讨论了Fe-Mn/AC催化剂的表面结构及其与F-T反应性的关系。对于Fe-Mn/AC催化剂,将铁还原到金属态时具有很高的活性和对气态烯烃和高碳烃的选择性,锰含量对催化剂的活性和选择性影响不大;影响催化剂选择性的主要是受制备制约的铁-锰在活性炭载体表面的结构形态,对此我们提出了模型,只有当铁-锰处于高分散状态,作为助剂锰才能改善催化剂对气态烯烃和高碳烃的选择性,否则锰反而起不利的作用。     

全媒体时代舆论监督的问题、制因及对策

近年来,全媒体以其内容、渠道、功能层面的优势强势崛起,不仅使人们感受到新兴媒体所赋予的公开发表言论的力量,更是感受到了网络科学技术高速发展融合的魅力。全媒体时代的到来对整个社会都有着全面深刻的影响,特别是在舆论方面,新的传播方式和传播环境拓展了新的平台,传统媒体的主体地位被大大削弱,舆论引导需要面对新的媒介环境和社会问题。本文提出全媒体时代舆论引导出现的问题,剖析其制因,并提出了具体对策。     

激光诱导荧光装置用于海水可溶性有机物测量

水体可溶性有机物（也叫黄色物质,CDOM）,直接影响水体光学特性和遥感光谱特征,在水体生态系统、光学遥感、海洋碳循环中都发挥重要的作用。针对现有水体黄色物质（CDOM）常规测量需要对水样进行过滤等耗时耗力预处理过程,研制了一种水体黄色物质快速测量的可用于实验室及野外分析的激光诱导荧光仪,该仪器集成了405 nm激光激发、高光谱接收和特征荧光光谱解析技术,使得激光雷达能够从各种成分的叠加信号中分离和确认出特定组分。此外,在实验室测量和分析了温度对于CDOM荧光光谱的影响,并提出了一种荧光数据的温度校正算法。该仪器在中国东海2013年4月的测量结果与常规仪器测量结果具有显著的相关性（R2=0.83）,揭示了激光诱导荧光技术在CDOM实时监测上的应用潜力。     

基于深度学习的图像描述研究

卷积神经网络（Convolution Neural Networks,CNN）和循环神经网络（Recurrent NeuralNetworks,RNN）在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展,引起了研究者对计算机自动生成图像描述的广泛关注。目前图像描述存在的主要问题有输入文本数据稀疏、模型存在过拟合、模型损失函数震荡难以收敛等问题。文中使用NIC作为基线模型,针对数据稀疏问题,改变了基线模型中的文本one-hot表示,使用word2vec对文本进行映射,为了防止过拟合,在模型中加入了正则项和使用Dropout技术,并在词序记忆方面取得创新,引入联想记忆单元GRU,用于文本生成。在试验中使用AdamOptimizer优化器进行参数迭代更新。实验结果表明:改进后的模型参数减少且收敛速度大幅加快,损失函数曲线更加平滑,损失最大降至2.91,模型的准确率比NIC提高了接近15%。实验有效地验证了在模型当中使用word2vec对文本进行映射可明显缓解数据稀疏问题,加入正则项和使用Dropout技术可有效防止模型过拟合,引入联想记忆单元GRU能够大幅减少模型训练参数,加快算法收敛速度,进而提高整个模型的准确率。     

一种基于星点特征不变原理的快速星图识别方法

星图识别算法是星敏感器输出姿态的关键技术。根据星图从天球坐标系转换到星敏感器坐标系过程中存在特征值不变的原理,结合视场和星等需求建立了导航星表。并根据星图识别要求设计了对应的快速识别算法。针对特征表维数多的特点,采用K向量法提高搜索效率,同时采用并行计算的思想进一步提高搜索速度。采用Matlab编程实现了算法,并进行了仿真。结果表明,算法的识别效率可达97.8%,平均搜索时间可达14.4ms,能够满足准确率高、识别速度快的要求。     

Performance improvement of a self-heterodyne detection BOTDR system employing broad-band laser

The self-heterodyne detection Brillouin optical time domain reflectometer (BOTDR) system using broad-band laser is proposed to reduce coherent Rayleigh noise and improve the system performance. Compared with the system with narrow-band laser, the stimulated Brillouin scattering (SBS) threshold can be improved by about 3 dB. The experimental results of the narrow-band laser measurements for three times independently and the broad-band laser measurement for one time are compared. The root-mean-square (RMS) errors of Brillouin linewidth for two systems with narrow-band laser and broad-band laser are 6.9 MHz and 2.7 MHz, respectively, and the RMS errors of temperature for the heated fiber are about 1.3 °C and 0.7 °C. With the broad-band laser, signal-to-noise ratio (SNR) of the unheated fiber is approximately equivalent to that of the integrated three independent Brillouin signals for the narrowband laser, and the results are believed to be beneficial for performance improvement and measurement time reduction.