基于马尔科夫过程的储备系统稳态性能分析

由于储备系统组成部件在存储期间的失效概率各不相同,当部件状态趋于稳定时,各个状态对系统性能的影响也存在差异。为了识别关键部件及其状态对系统性能的影响程度,本文以重要度为主要指标,应用马尔科夫过程研究储备系统在稳态时的性能变化模式。首先基于综合重要度研究系统性能的变化规律,并结合冷储备系统和温储备系统的状态转移矩阵推导出马尔科夫过程中稳态值的计算方法;其次基于稳态综合重要度获得系统稳态时的性能变化模式;最后以双臂机器人为例,分析部件处于不同状态时对系统性能的影响模式,比较了不同部件综合重要度的变化,验证了提出方法的有效性。     

阶梯激励合约下代理人行为与合约激励效果

基于委托代理理论研究了阶梯激励合约下的代理人行为,并从委托人角度探讨了最优合约设计的问题。在一般市场需求分布和代理人效用函数下,代理人的效用可能是其努力水平的双峰函数,且存在一个阈值使得当合约绩效奖励超过该阈值时,代理人的努力水平“跳跃式”增加。通过比较阶梯激励合约与其他两类激励合约发现,当代理人是风险厌恶型且代理人的产出完全依赖于其努力水平,委托人总是更偏好阶梯激励合约。     

改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型

为了通过植被指数（VI）准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数（LAI）,提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法（QGA）进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明：（1）对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。（2）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。（3）对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。（4）改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。（5）五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。     

基于跨平台红外高光谱观测的对流层三维风场测量

精确的风场数据对提高数值天气预报准确性具有重要意义,对流层风是改进天气预报的要素之一。虽然利用气象卫星成像仪对连续云图追踪特征目标进行导风是一种有效的风场观测方法,且在区域和全球尺度上改善了数值天气预报,但仍存在风场高度分配模糊问题而产生误差。星基红外高光谱探测仪具备大气温湿度廓线垂直探测能力,通过分析各个垂直分层内的大气参数运动得到三维风场,能够提升风场垂直高度的准确性,改进风场高度分配模糊问题。提出了利用跨平台极轨气象卫星FY-3D星红外高光谱大气探测仪HIRAS和NOAA-20星跨轨红外探测仪CrIS交叉观测对流层三维风场的创新方法,根据两仪器近重叠轨道星下点交叉观测辐射数据匹配水汽通道图像,通过稠密光流法分析目标运动变化并计算风场,对风矢量进行质量控制后同ERA-Interim再分析资料作定量化比较,分析风速均值绝对偏差、均方根误差和风向均值绝对偏差。分别对2019年2月20日UTC世界时00:00,06:00,12:00的HIRAS和CrIS交叉数据计算200,300,400,600,650和1 000 hPa六组垂直高度风场,结果表明,风速范围的变化趋势与再分析资料表现一致,风速范围随高度降低而减小,高层对20 m·s-1以上风速更敏感,地表附近测得风速集中在10 m·s-1以内。风速均值绝对偏差多数小于3 m·s-1,最大不超过4 m·s-1,风速均方根误差多数小于3.5 m·s-1,最大不超过4.5 m·s-1,风向均值绝对偏差多数小于30°,最大不超过40°。风场误差主要来自仪器自身设计参数不同引入辐射数据的观测偏差,以及因数据空间分辨率不同导致在图像重投影处理过程中引入的定位偏差。     

基于SnO2/TiO2/Au NPs纳米复合材料发展光电化学方法特异性检测唾液酸

制备了氧化铟锡（ITO）/二氧化锡（SnO₂）/二氧化钛（TiO₂）/金纳米粒子（Au NPs）纳米复合电极（ITO/SnO₂/TiO₂/Au NPs）,并利用它发展了可以选择性检测唾液酸（SA）的光电化学（PEC）法.采用旋涂法制备了ITO/SnO₂电极,并通过静电纺丝和磁控溅射技术在ITO/SnO₂表面原位合成了TiO₂纳米纤维和Au NPs.与单纯SnO₂比,ITO/SnO₂/TiO₂/Au NPs纳米复合电极的光电性能显著提高.这可能与Au NPs的局域表面等离子体共振效应（LSPR）和TiO₂/SnO₂异质结之间的协同作用密切相关.之后,通过金硫键（Au-S）将四巯基苯硼酸（4-MPBA）修饰在ITO/SnO₂/TiO₂/Au NPs电极表面,利用4-MPBA和SA之间的非特异性酯化反应,发展了可以特异性检测SA的PEC传感平台.     

基于深度学习图像描述子的三维彩色点云配准

不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性.     

船舱油液泄漏入水模拟方法

为了准确计算船舶溢油事故发生时,油舱油液泄漏入水行为过程,比较了3种不同的油舱油液泄漏入水行为模拟方法,即极简化模型模拟方法、小孔射流模型模拟方法和计算流体动力学模型模拟方法。结合事故性船舶溢油实际情景,分析这些模拟方法的适用范围和局限性,并进行实验验证。实验结果表明:耦合复杂船体结构建模的计算流体动力学模型计算方法能更准确地模拟油舱泄漏入水行为。     

广义柯西-黎曼算子及其应用

文章研究了广义柯西-黎曼算子及相关的广义解析函数的基本性质,给出相应的广义柯西积分公式.基于该函数的性质,证明了广义解析函数的施瓦兹型引理.     

基于可解释性机器学习的丘陵缓坡地区滑坡易发性区划研究

【目的】提出一种基于随机森林与Permutation Importance、PDP和LIME结合的可解释性模型,对滑坡易发性区划进行全局和局部解释,旨为滑坡灾害精准防治与城市规划提供理论依据。【方法】以重庆市江津区为例,选取地形地貌、地质构造、气象水文、环境条件和人类活动共5个方面的21个因子,结合江津区899个历史滑坡点,建立30 m×30 m精度的栅格空间数据库,按照滑坡与非滑坡1∶1的比例选取899个非滑坡点,利用随机森林算法构建滑坡易发性模型,将结果分为极低、低、中、高、极高等5个易发性等级,探讨了随机森林模型在三峡库区滑坡易发性区划中的普适性,最后通过Permutation Importance, PDP, LIME方法研究随机森林模型的可解释性。【结果】滑坡高-极高易发区内滑坡点数占历史总滑坡点的71.3%,面积占区域总面积的20.42%,混淆矩阵准确率为0.968,全体数据集AUC值达0.962。通过模型解释可知地形起伏度、年平均降雨量、坡度是滑坡易发性区划中最重要的因子,且地形起伏度、坡度为正影响,当年平均降雨量小于1 300 mm时,对滑坡的发生也产生正影响。【结论】基于可解释性机器学习的滑坡易发性区划模型预测精度高,对滑坡的精准防治有重要的实践意义。     

PA56/66共聚酰胺的非等温结晶动力学研究

半结晶聚合物的结晶动力学对聚合物的结构以及性能具有大的影响,是聚合物加工过程中的关键参数.用差式扫描量热仪(DSC)研究了PA56、PA66及PA56/66共聚酰胺非等温结晶行为,采用Jeziorny法和MO法描述了PA56、PA66及PA56/66共聚酰胺的非等温结晶动力学,用 Kissinger计算了PA56、PA66及PA56/66共聚酰胺的非等温结晶活化能. 研究表明:Jeziorny法可以描述PA56、PA66及PA56/66共聚酰胺的非等温结晶过程的主要结晶部分,但不能描述PA56、PA66、PA56/66共聚酰胺非等温结晶的全部过程. MO法可以很好地描述PA56、PA66及PA56/66共聚酰胺的非等温结晶全部过程. Avrami指数n显示出PA56、PA66及PA56/66共聚酰胺具有更为复杂的成核及晶体成长机理. PA56在分子层面引入到PA66基体中,改变其晶体结构,加快其结晶速率.