Novel delay-distribution-dependent stability analysis for continuous-time recurrent neural networks with stochastic delay

<正>In this paper,the problem of delay-distribution-dependent stability is investigated for continuous-time recurrent neural networks(CRNNs) with stochastic delay.Different from the common assumptions on time delays,it is assumed that the probability distribution of the delay taking values in some intervals is known a priori.By making full use of the information concerning the probability distribution of the delay and by using a tighter bounding technique(the reciprocally convex combination method),less conservative asymptotic mean-square stable sufficient conditions are derived in terms of linear matrix inequalities(LMIs).Two numerical examples show that our results are better than the existing ones.     

129I加速器质谱分析研究

通过对129I加速器质谱(AMS)分析中影响敏度和准确度各种参数的研究,如靶电极制备、压样、靶样中辅助介质（Matrix）的选择及使用比例等,优化了用于3 MV加速器质谱仪的SO-110型离子源的条件参数,确定129I-AMS测量的最佳靶电极材料为Cu,最佳的辅助介质为Nb粉末,Nb与AgI样品的最佳体积比为3∶1。在此条件下可以获得稳定且持续的I-束流进行测量129I/127I原子比值,实验测得西安加速器质谱仪的129I/127I本底值为1.5210-14。     

Nanosatellites for quantum science and technology

Bringing quantum science and technology to the space frontier offers exciting prospects for both fundamental physics and applications such as long-range secure communication and space-borne quantum probes for inertial sensing with enhanced accuracy and sensitivity. But despite important terrestrial pathfinding precursors on common microgravity platforms and promising proposals to exploit the significant advantages of space quantum missions, large-scale quantum test beds in space are yet to be realised due to the high costs and lead times of traditional ‘Big Space’ satellite development. But the ‘small space’ revolution, spearheaded by the rise of nanosatellites such as CubeSats, is an opportunity to greatly accelerate the progress of quantum space missions by providing easy and affordable access to space and encouraging agile development. We review space quantum science and technology, CubeSats and their rapidly developing capabilities and how they can be used to advance quantum satellite systems.     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

过模慢波结构频率反射特性及谐振腔的影响

利用有限元方法求解:S-参数矩阵,研究了过模慢波结构对圆波导TM01,TM02模的反射特性,分析了在慢波结构末端加入谐振腔后,由于两端口的不对称性而造成的对反射特性影响。结果表明,在TM01的π模频率附近,慢波结构和谐振腔组成的系统对无谐振腔一侧端口入射TM01模的反射增大,而对有谐振腔一侧端口入射TM01模的反射减小。根据计算结果,解释了普通多波切伦柯夫振荡器所用慢波结构周期数较多的原因,说明了在多波切伦柯夫振荡器中引入谐振腔后,不但可以减少所用慢波结构周期数,而且有利于提高微波输出效率。     

基于MODIS数据的卫星辐射特性研究

本文提出了一种结合MODIS数据产品和MODTRAN模型的典型地形条件空间目标红外辐射特性计算方法.考虑了地形条件和大气环境对空间目标的红外辐射特性影响,应用MODIS 3级陆地,海洋,冰雪圈数据产品得到全球温度分布,地形特征分布,将温度及地形条件代入MODTRAN计算得到地表-目标的辐亮度,进而计算目标的外热流以及表...     

量子体系的相空间规范变换

外尔于1918年引入的规范变换实际上是相位变换而非真正的尺度变换,但规范不变性、规范理论等概念都沿袭了下来。我们发现,针对由量子化条件[x, p]=iℏ而来的量子体系之本征值问题存在规范变换,或者说尺度变换,x → x/α,p → αp,该变换保体系的能量谱不变。量子谐振子、氢原子问题及一类多体问题的精确解析解证实了这一点。量子化条件 [x, p]=iℏ看来是个对量子力学很强的约束,不止于能量的量子化。这个规范变换提醒我们相空间的体积及其量子化才是物理的关键,这也是量子力学和统计物理在潜意识里一直沿用却未予关注的思路。有趣的是,从量子谐振子体系的相空间表述似乎不能导向这个结论。如同规范理论所断言的电磁学量在给定坐标系下的数值表征与标度无关,我们认为量子体系的物理量,如能量谱等,在给定坐标系下的数值表征亦应与标度无关。此尺度变换与德布罗意关系相恰。     

非完整映射理论与刚体定点转动的几何描述

利用非完整映射方法,从一个已知Riemann空间构造一个嵌入其中的Riemann-Cartan空间.作为特例,研究从Euclidean空间构造Weitzenbock空间的方法.基于dAlembert-Lagrange原理和非完整映射,将一个Riemann空间的测地线对应于另一个Riemann-Cartan空间的自平行线.把这种非完整映射理论应用到刚体定点转动问题上,得到了刚体运动的欧拉方程是欧拉角描述的Riemann位形空间的测地线方程,而在刚体角速度对应的准坐标空间上是常挠率Riemann-Cartan空间的自平行线方程的结论. 关键词： 欧拉角 非完整映射 Riemann-Cartan空间 自平行线     

阵列馈源偏置抛物面天线合成高功率微波的研究

 运用物理光学分析方法，对使用7单元的扇形喇叭一维阵列和角锥喇叭或圆锥喇叭三角形阵列喇叭束作为单偏置抛物面天线的馈源，空间合成高功率微波进行了比较研究，数值分析表明在阵元输入功率、口面最大场强、天线口径、净空间及天线边缘照度相同,且阵列馈源具有准轴对称主瓣条件下，扇形喇叭构成的一维阵列馈源与单偏置抛物面组成的天线系统的方向性系数和溢出效率优于采用角锥喇叭三角形阵列馈源或圆锥喇叭三角形阵列馈源的天线系统。若将喇叭束直接作为辐射天线使用，由于圆锥喇叭三角形阵列方向性系数对阵元间相位波动的稳定性较好，而更具优势。     

等离子体喷射X光时空分辨测量

在“神光”强激光装置上对０．５３μｍ激光产生的等离子体喷射进行了Ｘ光时空分辨诊断。首次利用多针孔阵列成像技术结合软Ｘ光扫描相机观察激光加热区和Ｘ光加热区等离子体的运动，获得了初级和次级等离子体膨胀速度等结果．