有机化合物结构异构体的穷举生成——Ⅰ.从分子式穷举生成结构片断集

结构产生器是有机化合物结构自动解析专家系统的核心部分,它从分子式出发,穷举生成结构基元向量,结构片断向量,最后对接成整体结构。本文详细介绍了ESESOC-Ⅱ(Expert System for the Elucidation of the Structures of Organic Compounds)系统的结构基元和结构片断的定义,并阐述了如何利用组合数学原理从分子式出发穷举生成结构基元向量和结构片断向量及结构片断集的算法。     

计算机图算法在电位滴定中的应用

本文提出的计算机图算法，是利用计算机本身的绘图空间坐标点阵关系求ｙ与ｘ函数关系。开发利用计算机的绘图功能将其用于分析化学的电位滴定中，对一些滴定实例计算结果表明：计算机图算法具有直观、简单、快速的特点；所得结果，令人满意。     

DEV模型和SAHARA效用下DC型养老金的最优投资策略

本文研究不完全金融市场中缴费确定型养老金的最优投资问题,并假设金融市场由一种无风险资产和一种价格过程服从动态方差弹性模型的风险资产组成.在对称渐近双曲绝对风险厌恶效用下,养老金参与者旨在最大化其终端时刻财富的期望效用.本文推导Hamilton-Jacobi-Bellman方程,给出验证结果和值函数的上界和下界,然后应用...     

(2+1)维孤子系统的多孤子解和分形结构

利用投射方程法和变量分离法,得到了(2+1)维非对称Nizhnik-Novikov-Veselov系统的新显式精确解.根据得到的孤波解,构造出了该系统的多孤子和分形孤子.     

目标极点提取的改进算法

针对强电磁脉冲孔耦合瞬态响应的极点参数提取问题,将传统的矩阵束算法进行改进。通过对含有噪声的瞬态响应数据进行互相关处理,能有效提高低信噪比时极点的提取精度。再将数据经离散化后构造Hankle矩阵,结合奇异值分解,求解其广义特征值,即可提取信号的极点参数信息。最后通过仿真分析以及对波形的重构,验证改进算法具有抗噪能力强、拟合度高的特点。     

LAMOST光纤单元定位参数研究

大天区多目标光纤光谱天文望远镜LAMOST是世界上光谱获取量最大的望远镜,4000个双回转光纤单元的精确定位是关键因素之一。根据对星像观测的要求以及单元的定位方式,确立了所需的7个定位参数,研究了在复杂现场环境下获取定位参数的具体流程和可行性算法,包括光重心法、摄像机快速标定算法、基于最小二乘拟合圆算法、空间坐标旋转算法等。通过模拟星像观测仿真测试和现场星像试观测证明,定位参数精度能很好地满足观测需求。目前LAMOST望远镜观测光谱获取率已达到90%以上。     

TDI CCD像元响应不一致性校正算法

线阵TDI CCD遥感相机的不一致性校正对获取高质量的图像来说具有重要意义。主要对TDI CCD像元响应不一致性的校正算法及其硬件实现进行了深入的研究。对CCD的噪声特性进行了详细的分析,给出了像元响应不一致性(PRNU:Pixel-response non-uniformity)的退化模型及校正算法,并对其计算精度进行了分析,在硬件电路上对校正算法进行了验证,详细分析了影响校正效果的各种因素。实测结果表明,校正后图像的信噪比得到显著提高。     

基于最小区域的锥束ART算法快速图像重建

针对锥束ART算法重建速度慢的问题,考虑到工业CT重建目标尺寸差异较大的特点,提出了一种基于最小重建区域的快速三维图像重建方法。由不同视角下的锥束投影构建最小区域包络,对最小区域包络进行膨胀处理,以消除重建目标边界附近所出现的伪影,在此基础上,给出了射线穿过最小重建区域的体素索引及权因子的计算。该方法能够根据重建目标的尺寸自适应地确定最小重建区域,从而最大限度地减少了计算量。实验结果表明,该方法不仅大幅度提高了锥束ART算法的重建速度,而且有效地提高了重建质量。     

基于多项式外推的Richardson-Lucy算法加速研究

提出一种新的可加速Richardson-Lucy(R-L)图像迭代恢复算法的方法.该方法基于阻尼R-L算法,通过存储阻尼R-L算法的前若干次(n次)迭代运算结果,利用多项式外推法分析这前n次迭代运算结果,并用一个多项式函数近似描述各结果之间的关系.通过该多项式的外推,预测以后的迭代结果,从而减少迭代运算的次数,取得了较好的加速效果.该方法可以实现几乎没有图像失真的复原,并能应用于其他类型的算法.     

基于BP神经网络的荧光光谱法农药残留检测

针对目前农药残留难以实现快速准确检测的问题,利用人工神经网络方法对啶虫脒农药残留测量中的荧光混合光谱进行分离,设计了能够快速检测固体表面啶虫脒农药残留量的荧光光谱测量系统。根据反向传播算法,应用三层人工神经网络原理,对荧光光谱严重重叠的啶虫脒和滤纸混合体系进行啶虫脒残留量检测。在340nm～400nm范围内,以20个特征波长处荧光强度值作为网络特征参数,经网络训练和测试,啶虫脒浓度为40mg/kg和90mg/kg的回收率分别为102%和97%,测定结果相对标准偏差分别为1.4%和1.9%。实验结果表明,BP神经网络辅助荧光光谱法测定滤纸上啶虫脒农药残留,具有网络训练速度快、检测周期短、测量精度高等特点。