土壤中红外光谱库支持下的局部建模集优化

土壤中红外（MIR）光谱能快速、无污染、低成本地估算土壤有机碳等理化属性。随着各种尺度土壤光谱库的建立,使用其进行快速土壤分析引起广泛关注,但光谱库的通用模型在局部尺度上的预测效果不理想。开发“局部化”光谱建模方法是提高土壤光谱库性能的有效途径。本文提出了一种新的方法,通过光谱相似度计算和建模子集构建,旨在从库中快速建立最优局部建模集以提高预测精度。比较了欧氏、马氏、余弦三种距离算法衡量待测样本与库样本之间的相似度并生成距离矩阵;使用连续统去除法从距离矩阵中提取库容曲线中的特征点。利用偏最小二乘回归建立土壤MIR光谱与有机碳含量间的定量关系。结果表明,三种距离算法结合连续统去除得到的第一特征点均可得到较佳的预测精度。马氏距离不仅模型精度最高（R² = 0.764,RMSE = 1.021%）而且用到的库样本数最少（14%库容）。本方法可改善MIR光谱分析的成本效率并能提高局部尺度的预测能力。     

基于自组织映射网络的微表情运动规律分析方法

表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明：微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表情运动规律尚未被深入解析。在公共安保等领域,对微表情识别算法的可靠性与可解释性有很高要求。因此,本文旨在研究微表情运动规律分析方法,实现微表情运动规律的系统性解析。本文工作包括：研究基于自组织映射网络（Self-Organizing Maps, SOM）的微表情特征无监督聚类方法,得到微表情运动模式及其概率。定义微表情运动相似度指标,它从面部14个感兴趣区域运动趋势的角度来衡量两个微表情运动特征的差异程度,并作为调节SOM网络权值的依据。本文对CASMEII、SAMM、SMIC和MMEW数据集的微表情样本进行分析,并根据SOM网络的聚类结果总结微表情运动规律,该规律可以指导微表情识别算法特征提取,提升可靠性。     

改进的多尺度形状模板匹配算法

针对形状模板匹配算法在目标发生尺度变化时匹配效率低的问题,提出一种改进的多尺度形状模板匹配算法。离线过程中,针对参考点和多尺度模板与目标的匹配不适应情况,提出一种新的参考点选取方法;在线过程中,采用一种优先匹配策略,确定该尺度层存在最佳模板的期望值,并依此判断该尺度层模板参与匹配的必要性;基于选取的最优参考点和优先匹配策略实现目标的高效匹配。实验结果显示,与经典算法相比,所提算法的平均匹配时间分别为NCC算法、SSDA算法的0.81%、2.25%;且当目标发生平移、旋转和尺度等复杂变化时,依然可以实现目标的精确匹配。     

一种特征点和曲线相似度的目标识别方法

本文以5型常用火箭为研究对象,针对当前雷达散射截面（RCS）特征识别存在的问题,基于全空域RCS仿真库和连续RCS测量信息,开展了特征点和曲线相似度的识别方法研究。利用仿真数据和测量数据,对双频段特征点识别能力进行了评估,在4.5 dB阈值下的识别能力可达100%。研究了曲线相似度比较方法,采用动态时间规划实现了RCS曲线的相似性度量,取得较好的应用效果。提出了新的基于曲线相似度的RCS目标识别方法,该方法对于提高雷达目标识别能力具有借鉴意义。     

一种有机质谱谱图的库检索新算法

一种有机质谱谱图的库检索新算法律祥俊，林少凡，张金碚，张法义（南开大学中心实验室，天津，３０００７１）关键词检索，算法，质谱，数据库利用计算机匹配技术识别有机质谱谱图中的库检索方法仅需用低分辨质谱图即可识别未知化合物，似为最成功的方法［１～３］．质谱...     

日本JICST数据库2003年收录中国期刊名单

日本科学技术情报中心 (JapanInformationCenterofScience&Technology ,JICST)是在日本《科学技术文献速报》(CBST ,印刷本 ,共 12分册 ;被誉为世界六大著名检索期刊之一 )的基础上发展起来的网络版 ,由日本科学技术振兴事业团 (JapanScience&TechnologyCorporation ,JST)出版 .JST从 1996年开始与我会建立联系 ,先后向我会提供了 1996 ,1997和 1998年来源期刊表 (中国部分 ,最多达 5 0种 ) ,并收录了我会推荐的 10余种期刊 .由于数据库较小、编辑加工困难等 ,2 0 0 0年JST正式决定减少对非英语期刊的收录 ,并正式通知我会 .从此…     

纳米尺寸团簇NinZrn(n=3～5)的几何结构与成键规律研究

根据化学键理论与拓扑原理，设计了团簇NinZrn(n=3-5)的可能几何构型，并用从头算方法进行构型优化，结果表明，由NiZr组成的团簇原子间的Zr-Zr和Zr-Ni键明显较强，而Ni-Ni的成键较弱，并发与NinZrn(n=3-5)团簇电子性质与有机烯烃分子等瓣相似，原子之间的成键按照强弱相间的规则分布。