染料激光泵浦Nd：S－VAP晶体激光特性研究

实验测定了Ｎｄ：Ｓｒ５（ＶＯ４）３Ｆ（简称Ｎｄ：Ｓ－ＶＡＰ）晶体的吸收光谱特性；在５８３．０ｎｍ和８０９．０ｎｍ处有强的吸收峰。用可调谐染料激光作泵浦源，实现了低阈值、高效率的激光运转。在透射率１５％的平面平行腔情况下，斜率效率为５０％，阈值为２ｍＪ。倍频光中心波长为５３６．０ｎｍ，线宽为１．４ｍｍ。本文还对Ｎｄ：Ｓ－ＶＡＰ晶体可作为ＬＤ泵浦的小型激光器的工作物质等问题进行了讨论。     

多色高分子薄膜电致发光器件

采用多层高分子发光层和电极层结构实现了在同一ITO基片上产生红、绿、蓝三基色发光。得到电压阈值分别为：蓝色：2．5V,绿色：2．5V,红色：1．8V;发光量子效率：蓝色：2．5％,绿色：1．7％,红色：1．2％：色度坐标分别为：蓝色：(0．16,0．16),绿色：(0．34,0．58),红色：(0．60,0．39)。这种多层薄膜结构可能成为实现高分子彩色发光显示的新途径。     

多层介质膜脉冲宽度压缩光栅与超短脉冲作用时的性能分析

基于啁啾脉冲放大技术的超短脉冲激光系统是提供超快、超强激光的重要途径，具有良好输出波形和高损伤阈值的多层介质膜脉冲宽度压缩光栅是获得高峰值功率脉冲激光的关键. 基于傅里叶谱变换方法和严格模式理论，分析了多层介质膜光栅(MDG)在超短脉冲作用下的光学特性. 结果表明，当MDG的反射带宽小于具有高斯分布的入射脉冲的频谱宽度时，-1级反射脉冲呈非对称高斯分布，其前沿出现振荡，并且-1级反射脉冲能量开始剧烈下降. 讨论了MDG结构参数对其反射带宽的影响. 分析了MDG与超短脉冲作用时的近场光分布，对提高其抗激光损 关键词： 脉冲压缩光栅 傅里叶谱变换 模式理论 损伤阈值     

改进的遥感图像多种信息熵阈值分割算法

给出了一种新的图像信息量的表述方法,提出了五种基于信息熵的科学分割遥感图像的改进方法。用MATLAB对这些算法进行了实验仿真,并进行了算法性能优化。得出了各种不同算法的最佳阈值和耗时,并对它们进行了比较和分析。实验数据表明,新算法较以往的算法在分割效果和速度上都有明显的改善和提高。     

基于时变阈值过程神经网络的太阳黑子数预测

太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化，为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此，提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度，开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力，并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后，将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测，取得了满意的结果，应用结果同时表明：所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高，具有一定的理论和实用价值. 关键词： 太阳黑子数 时变阈值过程神经网络 时间序列预测 泛函逼近     

液芯光纤中溶液吸收和荧光的性质对CS2受激拉曼散射阈值的影响

利用液芯光纤技术研究了不同浓度的β-Carotene的CS₂溶液的吸收与荧光的特性对CS₂的一、二阶Stokes谱线阈值的影响.实验发现随溶液浓度(10^-8—10^-6 mol/L)增加，CS₂的一阶Stokes谱线的激发阈值相对变高；并且与纯CS₂芯液的受激拉曼散射相比较，在低抽运能量激发下，就观察到CS₂的二阶Stokes谱线.这主要是由于在CS₂的受激拉曼谱线产生的过程中，β-Carotene的CS₂溶液的吸收和荧光共同影响了CS₂的一、二阶Stokes谱线的阈值.我们进行了理论上的拟合与分析，其结果与实验符合很好. 关键词： 2受激拉曼散射阈值')" href="#">CS₂受激拉曼散射阈值 液芯光纤 吸收与荧光     

二维孔隙裂隙双重介质逾渗规律研究

在孔隙介质逾渗理论的基础上，将另外一个非常重要的渗透通道——裂隙引入到介质的逾渗研究中，提出了更为普遍的孔隙裂隙双重介质的逾渗研究方法.通过对二维平面孔隙裂隙双重介质的数值计算，得到了孔隙裂隙双重介质三个重要参数：孔隙率，裂隙分形维数、裂隙数量分布初值与逾渗概率的关系，给出了孔隙裂隙双重介质逾渗阈值的数学表达式，揭示了孔隙裂隙双重介质的逾渗规律. 关键词： 孔隙 裂隙 双重介质 逾渗 逾渗阈值     

短脉冲激光辐照下SiO2损伤微观机理简化模型

 从电子密度速率方程出发，建立短脉冲激光辐照下SiO₂材料中导带电子增长简化模型，计算了SiO₂中光致电离速率和电子雪崩速率，得到SiO₂激光损伤阈值与脉冲宽度的关系，计算分析了光致电离和碰撞电离两种电离机制在导带电子累积过程中的不同作用。结果表明：脉冲较长，碰撞电离几乎能提供全部的导带电子，激光损伤阈值与脉宽的0.5次方成正比；脉冲较短时，导带电子主要由碰撞电离产生，光致电离提供碰撞电离的初始电子，激光损伤阈值随着脉宽的减小，先增加后减小。     

基于蚁群算法的二维最大熵分割算法

由于二维最大熵分割法不仅考虑了像素的灰度信息,而且还充分利用了像素的空间邻域信息,因此能够取得较好的分割效果.但是,该方法的计算量巨大,不利于红外图像的快速处理.蚁群算法于20世纪90年代初提出,是受到蚁群集体行为的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法,属于随机搜索算法.该算法已经成功应用于旅行商等离散问题.将蚁群算法应用于二维最大熵法,提出了基于蚁群算法的二维最大熵分割算法.与传统的穷尽搜索法相比,求解速度提高了60倍左右.仿真实验表明,该方法快速、简单、有效.