吸收峰混叠的太赫兹光谱区间组合特征提取算法

太赫兹光谱是物质识别的前沿方法之一。由于不同物质的分子组成或结构各异,许多物质的太赫兹吸收谱会在特定频率上出现吸收峰,可以作为混合物成分检测的重要特征。有效准确地提取这些吸收峰的参数,是提高识别率的关键。多峰拟合算法将光谱曲线拟合成若干个标准峰函数之和,能够同时提取到吸收峰的频率、峰高、峰宽等信息。但是该算法以寻峰算法结果为基础确定吸收峰的大致位置和数量,寻峰结果不一定是最优的拟合结果,而且很难准确识别定位混叠状态的吸收峰。为了提高混叠光谱中吸收峰的识别定位精度,提出以大幅度平滑后的曲线波谷为分界点,将预处理后的光谱分成若干个子区间。然后将子区间组合起来进行多峰拟合,通过遗传算法得到最优的拟合子区间组合和吸收峰频率近似值,拟合时每个子区间中通过峰数递增最优化方法确定拟合的吸收峰数,最后微调优化得到最优的吸收峰频率、峰高值。为了实现物质的识别,通过密度聚类算法得到同一类纯净物在多次测量中的共同吸收峰,以此作为标准数据,通过提出的基于吸收峰特征的光谱匹配算法实现了纯净物和不同含量混合物的快速识别。对10类纯净物的实际光谱数据进行拟合聚类,得到其吸收峰参数,结果与太赫兹光谱数据库一致。通过识别算法对纯净物测试集进行识别的识别率为100%,证明了特征提取和物质识别算法的有效性。对于含有混叠峰的混合物光谱,二阶导数法对葡萄糖-乳糖混合物光谱中被掩盖吸收峰(1.280 THz)的识别率仅为70%,提取到的频率平均值为1.316 THz;而该算法提高识别率至95%,频率平均值为1.281 THz,该算法提高了对混叠峰的分辨能力,能够精确定位混叠峰。对10类纯净物构成的6类不同程度混叠的二元混合物前二、三识别率分别达到90.8%和98.3%,提取到的特征能够有效应用于混合物的成分检测。该算法能够以纯净物数据为标准数据实现成分各异的混合物成分检测,对于太赫兹光谱混合物成分检测有重要意义。     

Optimization of STEM-HAADF Electron Tomography Reconstructions by Parameter Selection in Compressed Sensing Total Variation Minimization-Based Algorithms

A novel procedure to optimize the 3D morphological characterization of nanomaterials by means of high angle annular dark field scanning-transmission electron tomography is reported and is successfully applied to the analysis of a metal- and halogen-free ordered mesoporous carbon material. The new method is based on a selection of the two parameters (μ and β) which are key in the reconstruction of tomographic series by means of total variation minimization (TVM). The parameter-selected TVM reconstructions obtained using this approach clearly reveal the porous structure of the carbon-based material as consisting of a network of parallel, straight channels of ≈6 nm diameter ordered in a honeycomb-type arrangement. Such an unusual structure cannot be retrieved from a TVM 3D reconstruction using default reconstruction values. Moreover, segmentation and further quantification of the optimized 3D tomographic reconstruction provide values for different textural parameters, such as pore size distribution and specific pore volume that match very closely with those determined by macroscopic physisorption techniques. The approach developed can be extended to other reconstruction models in which the final result is influenced by parameter choice.     

Diffraction mode selection in planar Bragg resonators of optical and microwave wavelength ranges

Using the coupled waves approach complemented by the time-domain quasi-optical approximation, we solve a 2D diffraction problem which allows to evaluate the eigenfrequencies, quality factors and spatial structures of eigenmodes in planar Bragg resonators with a finite length and width of the corrugated area. We find the values of the Fresnel parameter determined by the geometrical dimensions of the system which allows for efficient transverse mode discrimination due to the larger diffraction losses of the modes with higher transverse numbers.     

醋酸H2O精馏中萃取剂的计算机辅助筛选

醋酸H2O精馏中萃取剂的计算机辅助筛选;Flash;萃取剂筛选;萃取精馏;醋酸     

MS-IAS:集成的质谱代谢组学数据分析系统

针对代谢组学研究中的数据处理问题,本研究建立了基于质谱的数据分析系统MS-IAS(Mass spectrometry based integrated analysis system).此系统集成了特征选择、聚类、分类等多种方法,用以处理质谱数据,具有多种统计分析方法能对所选的特征变量进行比较,以发现与所研究问题相关的潜在生物标志物.MS-IAS支持数据与多种算法结果可图形化显示,有助于对数据的解释与分析.以肝病患者的质谱代谢组数据为例,展示MS-IAS的功能,两种特征选择算法从数据集中筛选出了40个对肝病具有区分能力的特征变量,展示了MS-IAS成为代谢组学研究中的通用质谱数据分析系统的潜力.     

基于风险-均值分析的供应商选择与订单分配集成优化模型与求解

针对不确定环境下具有不同供应合约的供应商选择与订单分配问题,本文构建了基于风险-均值分析的模糊两阶段多周期集成优化模型。与传统的该问题研究并未充分考虑供应商选择与订单分配两阶段决策的交互影响不同,在该模型中,第一阶段供应商选择的评价目标依赖于后期实际运营中的订单分配决策;并考虑未来需求和实际运营成本的不确定性,引入在险价值和期望值两种决策准则对供应商选择方案的绩效进行评价。提出了该模型的分析求解方法,在险价值得以精确评估,期望值被控制在确定的误差范围内,并可以达到足够的精度要求。     

基于改进轮廓系数法的航空公司客户分群研究

鉴于航空公司在客户聚类分群中对聚类效果进行评价并确定最佳k值的轮廓系数法存在时间复杂度过高O(n2)以及准确率较低问题,文章首先采用对象与同簇或不同簇中心间距离计算来替换同类或异类对象间的距离计算,并通过聚类效果变化率确定轮廓系数调节位置及调节权重,提出一种改进的轮廓系数法;其次,基于预处理且特征选择后真实航空公司客户数据构建聚类模型,借助改进轮廓系数法确定最优客户分群,并构建用户画像;最后,针对不同航空公司分群客户进行特征描述并提出相应个性化服务措施,辅助航空公司为客户提供个性化产品与服务。实证研究结果表明:不同样本量下改进轮廓系数法的精确率和运行效率均有所提升;基于改进轮廓系数法的航空公司客户分群结果符合客观实际,所提服务措施为航空公司最大化客户需求、提高客户满意度提供借鉴。     

基于免疫记忆克隆算法的指数化投资组合优化构建策略

本文基于克隆选择学说及基于克隆选择学说及生物免疫响应过程的相关机理,提出用于指数化投资的免疫记忆克隆算法,并将其应用于指数化投资组合优化构建模型的求解,旨在探索指数化投资的优化构建策略。文章首先提出多目标的指数化投资组合构建模型。其次,分别设计了适用于指数化投资组合构建策略的抗原、抗体、亲和度函数、克隆选择算子、免疫记忆算子和相应的进化算法。该算法有效避免了传统遗传算法所存在的计算后期解的多样性差、易早熟以及收敛速度慢等缺点。同时,提出了限制投资组合中股票数量的启发式算法。最后,使用包括上证180指数在内的6组世界主要股票市场指数及其成份股的历史数据对模型及算法进行测算,结果表明算法具有良好的求解能力和收敛速度,所建模型的合理性和有效性亦被论证,模型和算法均具有很强的实践价值;     

关于ARMA序列协方差矩阵的逆

本文用矩阵方法导出ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）序列协方差阵的逆的一种表达式，由它可以较快计算平方和函数及其偏导数，还可以求得初值为零的条件平方和函数的误差。