正交匹配追踪算法的近红外光谱定量分析

压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构.针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OM PBVS...     

大口径石英基底衍射透镜的高精度制备方法

针对传统接触式曝光过程中掩模版因自身重力产生形变从而引入不可忽视的线宽误差和位置误差的问题,提出了一种大口径石英基底衍射透镜的高精度制备方法.采用背面具有真空道的高平面度、高强度金属校正工装吸附在掩模版上,利用掩模版上下表面的压强差使其与工装高度贴合,确保掩模版的高平面度.待石英基底所有区域均与掩模版结构面紧密贴合后取下工装.完成接触式曝光和显影后,采用反应离子刻蚀技术对大口径石英基底进行刻蚀,最终得到高精度微纳米结构.经有限元分析,使用该校正工装后,掩模版的形变量由28.85μm减小为0.88μm.实验结果表明,采用该方法制备的口径430mm两台阶石英基底菲涅尔衍射透镜波像差优于1/25λ,平均衍射效率为38.24%,达到理论值的94.35%,具有良好的聚焦和光学成像效果.     

神经元的形态分类和识别——2010年全国研究生数学建模竞赛C题论文

根据神经元的空间几何特征参数,研究神经元的空间形态分类方法,将神经元根据几何形态分类识别.首次提出利用模糊C均值算法(FCM)建立了模糊聚类分析模型,对所给的神经元样本进行了分类,这一模型用来对神经元进行分类比较合理,且计算结果准确.同时,还利用相关分析原理分析了不同动物神经系统中同一类神经元的形态特征有着很高的相似度.     

核心素养视角下的教学设计与实践——以“变量与函数”为例

本文以湘教版八年级数学下册第四章第一节“变量与函数”为例,基于2022版义务教育课标核心素养视角下的教学设计与实践.以问题情境为导向,激发学生学习数学的兴趣,形成数学概念,发展学生思维.     

系统聚类分析中应注意的两类问题

给出了选用九种相似性度量，用最短距离法聚类，结果互不相同的一个有趣的例子。对该例，用欧氏距离求出距离矩阵后，除用最短距离法聚类结果唯一外，用最长距离法、重心法、类平均法、离差平方和法聚类，结果均不唯一。     

虚拟接收目标定位技术中引导声源对目标声源的信噪比补偿

目标声源的低信噪比是目标定位技术中的瓶颈。在浅海近似均匀环境中,利用虚拟接收方法对声源测距的目标定位方法相比于传统的匹配场定位方法可以避免对环境参数和声场模型的依赖,同时省去生成拷贝场时的大量计算。通过数值模拟和实验数据处理,比较了在虚拟接收方法声源测距中不同信噪比的引导声源对目标声源测距的结果。提高引导声源的信噪比,可以一定程度上提高于涉条纹清晰度,从而提高测距准确度。提高引导声源的信噪比可作为目标声源的信噪比补偿是利用虚拟接收方法的目标定位技术的又一个优点。     

浅水体系中的多孤立波

形式分离变量法被推广应用于寻求不可积模型的多孤立波解.特别地,应用形式分离变量法于三个描述浅水体系的非线性方程:推广WhithamBroerKaup(WBK)方程、2+1维耦合KortewegdeVries(KdV)方程和1+1维耦合KdV方程,给出了这些体系的明显的解析的多孤立波解 关键词： 浅水体系 多孤立波 形式分离变量法 不可积模型     

紫外可见光谱的水产养殖水体有机物浓度快速检测研究

应用紫外可见（ultraviolet/visible,UV/Vis）光谱技术对表征水产养殖水体中有机物浓度的指标化学需氧量（chemical oxygen demand,COD）进行快速测量,对采集到的135份甲鱼养殖水样进行UV/Vis波段全光谱扫描,采用无信息变量消除（uninformative variable elimination,UVE）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）相结合的变量选择算法选取全波段光谱中的特征波长,从201个UV/Vis光谱变量中选取了7个特征波长,只占全波段光谱变量的3.48%,降低了建模的时间和模型的复杂度。结合最小二乘支持向量机（least-square support vector machine,LS-SVM）算法进行COD预测建模,结果表明：使用特征波长建模的预测效果（相关系数r（correlation coefficient）=0.89,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）=15.46 mg·L-1）好于使用全波段光谱建模的预测效果（r=0.88,RMSEP = 15.71 mg·L-1）。使用UVE-SPA变量选择算法获取UV/Vis光谱特征波长,结合LS-SVM建模,可以快速、准确的测量水产养殖水体中的COD浓度,为进一步实现水产养殖水质的在线检测以及其他水质参数的快速测定奠定了基础。     

基于非下采样双树复小波域的双变量模型去噪算法

提出一种基于非下采样双树复小波域的图像去噪算法.首先分析非下采样双树复小波变换同一方向实部与虚部小波系数之间的相关性,通过实例及统计规律得到其联合概率分布近似服从于椭圆边界的单峰各向异性二维非高斯分布.然后把双变量统计模型引入到非下采样双树复小波变换实部和虚部小波系数中,将实部与虚部小波系数的联合概率分布作为双变量先验模型,得到了非下采样双树复小波变换自适应各向异性双变量去噪模型.该模型可以很好地体现实部与虚部小波系数之间的相关性.运用最大后验概率来估计从含噪图像的小波系数恢复原图像的系数,达到去噪目的.最后根据该模型得到了一种具有闭式解的去噪算法.实验表明:该算法比经典算法提高了一定的峰值信噪比,且有良好的视觉效果,较好地保持了图像中的纹理特征.     

应用CARS和SPA算法对草莓SSC含量NIR光谱预测模型中变量及样本筛选

采用光谱技术对水果进行定量或定性分析,如何获得一个简单、有效的校正模型对后续模型的应用和维护都非常关键。以草莓内部品质近红外光谱预测为例,从关键变量和特征样本优选两方面进行研究。采用竞争性自适应重加权CARS算法对光谱变量进行初次选择,随后采用连续投影算法SPA对校正集样本进行优选,获得98个特征样本,针对优选后的变量/样本子集利用SPA算法作二次关键变量提取,获得25个关键变量。为了验证CARS算法的性能,蒙特卡罗无信息变量消除MC-UVE和连续投影算法SPA用于比较研究。CARS算法在消除无信息变量的同时可以对共线性信息进行去除。同样,为了评估SPA算法在特征样本选择中的性能,经典的Kennard-Stone算法也用于比较分析。SPA算法能够用于校正集特征样本的优选。针对最终优选后的变量/样本(25/98)子集建立PLS和MLR模型对草莓内部可溶性固形物含量SSC含量进行定量预测。结果表明,两个模型利用原始变量/样本的0.59%/65.33%的信息均能够获得比基于原始变量/样本所建模型更好的性能,且MLR模型比PLS模型性能略优,r2_pre,RMSEP和RPD分别为0.909 7,0.348 4和3.327 8。