鄱阳湖水体悬浮颗粒物散射光谱分解方法研究

内陆水体复杂性为水体悬浮颗粒物散射光谱分解带来难题,也制约着水色遥感理论算法的发展。以2009年鄱阳湖秋季观测数据为基础,提出一种二元简化主轴(ranged major axis,RMA)方法的水体悬浮颗粒物散射光谱分解模型,对鄱阳湖水体中悬浮无机颗粒物与有机颗粒物的散射光谱进行了提取研究。结果表明采用RMA方法建立的悬浮颗粒物散射光谱分解模型在鄱阳湖具有很好的分离效果,在高浑浊水体区域总悬浮颗粒物散射系数预测误差在15%以内,与现有方法相比具有明显优势。分解结果显示鄱阳湖悬浮颗粒物散射主要来自以伊利石/蒙脱石为主要成分的无机颗粒物,RMA方法能够反映占主导地位悬浮颗粒物的散射特性,可以为高浑浊水体散射模型与水色遥感反演算法的研究提供重要依据。     

Mass Transport Based Multi-Model Color Transfer

Image editing is a hot research topic in the image processing region, and one of the most basic problems in this field is the color transfer. It modifies the color style of the target image to match the color palette of the source while preserving the content of the target. Although there exist many algorithms to deal with this problem, none of existing methods can handle all kinds of images, especially complex landscape images. In this paper, we propose a Mass Transport based color transfer method in the CIELab color space, which can generate natural transfer results for different kinds of images including landscapes. Different from previous methods using the same transfer model for all the channels, we adopt different models for the luminance channel and color channels. For the luminance channel, a global transfer method is adopted for keeping the consistence in the visual perception. For the color channels, we construct a model based on histogram and Mass Transport, which perfectly transfers the colors of all the pixels from the source to the target and simultaneously preserves the content. What is more, experiments on real images demonstrate that our approach performs favorably against most of the existing methods.     

多色温多星等输出的单星模拟器光机系统设计

阐述了基于CCD技术的星敏感器的工作原理,及其在航天定位中起到的作用,从而引出星敏感器的地面标定技术,这就需要用到恒星模拟器对星敏感器进行标定。针对恒星光源的两个基本参数,分别提出了恒星色温模拟方法和星等模拟方法,研究了星模拟器系统的具体实现,主要设计了电光源、波段光强控制器、星等控制器等。在实验室实现了整个系统的组装,搭建了控制和测试平台,并得出了实验结果。实验结果表明,本系统具有较高的可靠性,在峰值光谱范围为350 nm~950 nm的情况下,可模拟星等范围0~+6.5MI,可模拟星体等效黑体温度为:2 600 K、3 600 K、4 300 K、5 000 K、5 500 K、6 000 K、6 800 K、7 600 K、9 800 K,相对强度误差优于0.10。     

中性色温下两基色、三基色荧光粉转换白光LED的光谱优化

针对中性色温4 870 K,考虑斯托克斯损失,研究了两基色、三基色的白光LED的光谱优化。结果表明:InGaN/GaN基蓝光LED激发YAG荧光粉合成的白光光视效能可高达483.5 lm/W,但显色性较差,计算的斯托克斯效率为83.9%。加入窄带红色荧光粉或红光LED,优化后的光视效能降低为343 lm/W,但显色指数升至94.7,同时计算得到该LED的斯托克斯效率为84.4%。对该优化的三基色LED光谱进行可调色温白光的特性分析,发现较高色温 (＞4 000 K)对应的显色指数普遍高于低色温(＜4 000 K)的显色指数。     

自适应光学系统变形镜控制电压预测

在校正大气湍流畸变波前相差的自适应光学系统中,利用基于Levenberg-Marquardt学习算法的非线性反向传播神经网络技术（LMBP）对变形镜控制电压进行预测。以对受横向风影响的大气湍流畸变波前斜率数据为研究对象,通过数值仿真方法,研究了基于LMBP算法的自适应光学系统变形镜电压非线性预测控制算法。通过实验发现,预测电压和变形镜实际控制电压拟合效果良好。讨论了回溯帧数对预测效果的影响,并与基于递推最小二乘（RLS）算法的线性预测算法进行比较。对比结果表明,基于LMBP算法的非线性电压预测方法比基于递推最小二乘法的线性电压预测方法能更有效地降低系统由伺服延迟引起的误差。     

基于海面可见光图像的海界线快速检测

针对海面运动载体的可见光序列图像,紧密结合海面图像的特点,提出了一种适用于海天背景和海岸背景的海界线检测方法。根据量化子图像的区域复杂度以及单元区域上下邻域的灰度差异,来判断海界线区域是否存在,若存在则预测海界线区域的位置,若不存在则放弃后续处理。由于海界线是自然视野中最长的连续性最好的直线,所以先利用周围纹理抑制的改进Canny算子提取轮廓边缘,然后对Hough变换进行投票加权,精细检测水平或倾斜的海界线。实验证明,该方法能够快速定位海界线区域,并得出既包含有效信息又大幅缩减了无意义信息的二值图像,可在轮廓边缘中准确找到海界线,具有很好的稳健性和实时性,可以应用于需要精确的海界线信息的工程任务中。     

色貌模型的人工神经网络方法的研究

色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM02的预测,包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预测(从色貌属性参数到色度参数),应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输出色貌属性参数空间不是均匀的,对于网络预测精度用特殊方法评估,而对于逆向模型则可直接利用LAB色差公式评价。测试的结果表明:用神经网络对CIECAM02模型的预测达到了较高的精度。     

Bayesian estimation and prediction for the transformed Wiener degradation process

This paper proposes some Bayesian inferential procedures for the transformed Wiener (TW) process, a new degradation process that has been recently suggested in the literature to describe degradation phenomena where degradation increments are not necessarily positive and depend stochastically on the current degradation level. These procedures have been expressly conceived to allow one incorporating into the inferential process the type of prior information, on meaningful physical characteristics of the observed degradation process, that is generally available in practical settings. Several different prior distributions are proposed, each of them reflecting a specific degree of knowledge on the observed phenomenon. Simple strategies for eliciting the prior hyper‐parameters from the available prior information are provided. Estimates of the TW process parameters and some functions thereof are retrieved by adopting a Monte Carlo Markov Chain technique. Procedures that allow predicting the degradation increment, the useful life of a new unit, and the remaining useful life of a used unit are also provided. Finally, an application is developed on the basis of a set of real degradation measurements of some infrared light‐emitting diodes, widely used in communication systems. The obtained results demonstrate the feasibility of the proposed Bayesian approach and the flexibility of the TW process.     

P2P网贷平台风险预测研究

随着大数据和机器学习的流行,其在破产预测和风险预测领域逐渐崭露头角。本文运用爬虫技术得到885家网贷平台的16815条数据,通过因子分析及模型验证挖掘出了若干能较好评估P2P平台风险的因子。然后本文通过选取的指标体系建立了Logistics回归、支持向量机、BP神经网络、LightGBM等单模型以及融合模型进行学习训练,所建立的融合模型在测试集中得到最高的准确率,说明本文所建的融合模型能较好地评估网贷平台的风险。本文还选取决策树绘图以及对特征进行重要性排名,选取出了对识别问题平台有重要作用的十项特征。这对投资者选取安全平台进行投资或者监管者选取重点平台进行监管有很好的借鉴意义。     

基于排序预测的带交易费用在线投资组合策略

在线投资组合决策过程中频繁调整资产头寸会产生较多的交易费用。本文提出了一个综合考虑预期收益和交易费用的在线投资组合策略。通过预测资产的排序计算组合的预期收益,利用相对熵距离衡量交易费用,构造了一个极大化预期收益和极小化交易费用的优化模型,从而得到了一个在线投资组合更新策略。然后,从理论上证明了该策略具有BH泛证券性,即该策略与离线的最优购买并持有策略具有相同的渐近平均指数收益率。最后,采用中美股票市场实际数据,对该策略进行了数值分析。结果表明,该策略的表现优于已有的在线投资组合策略,且对模型的参数不敏感。