光学非均匀复合材料的多元滞后器模型

提出了光学非均匀纤维增强复合材料的复杂双折射现象的多元滞后器模型。给出了多元滞后器矩阵以及由此衍生的一组光强、方位角及滞后量公式，给出了多元与二元等效的证明，并认为二元滞后量应被看作是多元滞后量的一种统计等效值。穿过非均匀介质的偏振光具有复杂的波前，可分解为一组具有不同空间频率的平面波，且每一束平面波都由一对正交偏振光组成。所有这些平面波在试样前方的、垂直于原入射光方向的屏幕上任一点的干涉，在数学上可表示为表征这些平面波的Ｊｏｎｅｓ向量的不同权值的叠加。由于每一对正交偏振光均对应于一个光学均匀微元的Ｊｏｎｅｓ矩阵，因而可用由若干这些Ｊｏｎｅｓ矩阵的叠加所得的多元滞后量矩阵来表征光学非均匀纤维增强复合材料的双折射行为。 关键词：     

近红外光谱分析技术识别奶粉中淀粉掺假的研究

将蒙牛、伊利、完达山三个品牌的奶粉样品掺入不同量的淀粉构成32份实验样品。在跨度近两个月时间内,用JDSU微型近红外光谱仪,分五天重复5次采集这些样品的中波近红外漫反射光谱。采用仿生模式识别（BPR）算法对样品进行掺假识别定性分析,并研究了分析的可靠性与模型的稳健性。以90%作为评价分析结果（样品掺杂的正确识别率 CAR与正确拒识率 CRR）的阈值：将测试结果高于此阈值的所有样品中掺入淀粉的最低含量分别称为样品掺杂的正确识别限与正确拒识限。结果显示：三个品牌奶粉样品分别各自建模时,若用同一天测定的部分光谱数据建立模型,预测该天剩余光谱,样品掺杂的正确识别限与正确拒识限都可以达到0.1%。对于三种品牌奶粉合并后的纯奶粉及其淀粉掺杂样品混合建模时,若用同一天测定的光谱建模与测试,样品掺杂的正确识别限也可以达到0.1%,正确拒识限则为1%;若用不同时间采集的光谱进行交叉测试,正确识别限与正确拒识限都只有5%;若用四天的光谱数据联合建模,测试第五天的数据,正确识别限可以稳定达到1%,正确拒识限可以达到5%。应用两种算法对奶粉中淀粉含量进行定量分析比较,进一步验证了有关定性分析对样品掺杂正确识别限和正确拒识限的可靠性。     

基于最小二乘支持向量机回归的背景偏振光谱二向反射分布建模分析

详细分析了土壤背景偏振光谱二向反射分布函数与探测角及探测方位角之间关系.提出了基于最小二乘支持向量机回归的偏振光谱二向反射分布函数建模,将有限实验观测条件下测量得到的少数偏振光谱二向反射分布函数扩展到2π空间范围内任意入射及观测条件.通过模型结果和实验结果分析比较,表明该模型能很好地满足准确度要求.     

动生、感生电动势与法拉第电磁感应定律等价性的研究

法拉第电磁感应定律与动生电动势、感生电动势之和是完全等价的。本文通过实例证明,等价是有条件的。当回路中存在大块导体时,则不等价。     

线性回归法和Matlab在复摆测重力加速度实验中的应用

利用复摆测量重力加速度,验证复摆周期存在极小值. 通过最小二乘法分别处理复摆质量对称分布和非对称分布情况下的实验数据,并用Matlab数学软件辅助公式证明和计算过程.     

基于希尔伯特-黄变换方法的同轴粒子全息图中粒子轴向位置提取方法

在颗粒的数字全息中,传统方法应用数值再现反演计算得到颗粒的相关信息,其中再现的判焦过程中存在繁琐费时的缺点.本文提出了一种基于希尔伯特-黄变换方法的同轴粒子全息图分析方法.将粒子同轴全息图沿中心往外得到的单个粒子径向强度分布作为初始信号,根据希尔伯特-黄变换方法中的经验模态分解首先将信号分解成几个本征模态函数,通过分析第一本征模态函数的希尔伯特谱,由拉依达法则剔除部分奇异点后做最小二乘线性回归分析,得到粒子的空间位置.该方法不需要对全息图进行重建,由信号自身构建基函数,有很强的适应性.理论模拟和实验证明,该方法计算速度快,准确度高,有望应用于全息图的实时在线分析.     

电场中里德伯原子动力学性质的半经典理论研究

利用闭合轨道理论和Poincaré截面两种方法研究了鞍点附近电场中高里德伯态Li原子的动力学性质.由于原子实的作用,体系是混沌的,闭合轨道和周期轨道在混沌体系中并存,但二者在Poincaré截面上的反映是不同的.讨论了两种半经典理论在研究混沌体系时的联系,得到了仅靠闭合轨道理论得不到的信息. 关键词： Poincaré截面 回归谱 Stark效应     

基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法

针对遥感相机常规采样图像的目标检测问题,提出了基于逻辑回归的匹配滤波器设计方法。针对不同的图像目标特征,充分分析常规采样后图像上目标点的特征,选择全面且适合的学习样本;考虑到所获得的图像内混入杂波和噪声,因此,采用最大化信杂噪比作为逻辑回归算法的性能指标,实现匹配滤波模板的迭代优化。对比加入匹配滤波器前后目标临域内的信杂噪比,并将优化的匹配滤波器与文献中的最优滤波器相比,试验证明与文献中的滤波器相比,优化的匹配滤波器在目标检测方面更加有效。     

~(252)Cf自发裂变中子发射率符合测量的回归分析

~(252)Cf同位素源具有标准的自发裂变中子能谱,但由于其半衰期较短,应用中常需要对源强进行标定修正.随着源年龄增加,来自源中~(250)Cf和~(248)Cm自发裂变的影响愈加凸显,不能简单按~(252)Cf的衰变规律计算源中子发射率,而通过锰浴活化的间接测量方法周期较长,且在源强低于10~4 n/s时误差较大.最近,基于中子多重性计数的源强绝对测量算法已得到验证.本文进一步从点模型假设的测量方程出发,在将符合计数率与总中子计数率关联的基础上,分别对符合计数率随源位置、符合门宽的变化关系进行回归分析,提取变化过程的特征系数,建立了两种避规效率变化的~(252)Cf中子发射率测量方法,并基于JCC-51型中子符合测量装置开展实验验证.结果表明:两种回归分析方法的测量值均与标称值的修正结果在2%的偏差范围内一致;反推求得装置中轴线上的探测效率也与基于MCNPX程序的蒙特卡罗模拟计算值相符.研究结果可为活度信息不明的~(252)Cf源强标定及符合测量装置的效率刻度提供便携准确的实验方法.     

连续小波变换高光谱数据的土壤有机质含量反演模型构建

土壤有机质含量是反映土壤肥力的重要指标,对其进行动态监测是实施精准农业的重要措施。近年来,众多学者尝试采用土壤近地传感(proximal soil sensing),尤其是近地高光谱技术,在田间和实验室获取不同形态土壤的高光谱数据,不断引入新方法建立适用于不同地域和不同土壤类型的有机质含量的反演模型。该研究在实验室内利用ASD FS3采集了土壤高光谱数据,采用“重铬酸钾-外加热法”测得了土壤有机质含量;分析了土壤原始光谱反射率(R)与有机质含量的相关性,选取R2>0.15的敏感波段的反射率;利用CWT对土壤原始光谱反射率(R)、光谱反射率的连续统去除(CR)进行不同尺度的分解,分析小波系数与土壤有机质含量的相关性,选取R2>0.3的敏感波段的小波系数;利用R选取的波段信息和R-CWT,CR-CWT的选取的小波系数,分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)、支持向量机回归(SVMR)三种不同的土壤有机质含量反演模型。结果表明：相比R与土壤有机质含量的决定系数R2,R-CWT,CR-CWT变换后得到的小波系数与土壤有机质含量的决定系数R2分别提高了0.15和0.2左右;CR-CWT-SVMR的模型效果最为显著,预测集的R2和RMSE分别为0.83,4.02,RPD值为2.48,具有较高的估测精度,能够全面稳定地估算土壤有机质含量;CR-CWT-PLSR的模型精度与CR-CWT-BPNN,CR-CWT-SVMR相比虽有一定差距,但是其计算量要明显小于非线性的BPNN和SVMR方法,具有模型简单、运算速度快等特点,对开发与设计田间传感器具有较大的应用价值。