甲醇中甲苯溶液标准物质的研制

介绍甲醇中甲苯溶液标准物质的制备方法。以重量–容量法制备甲醇中甲苯溶液标准物质,以计算值作为标准物质的特性量值。采用气相色谱法、卡尔·费休法、电感耦合等离子体质谱法等分别对原料中的主成分、金属元素及水分含量准确定量。方差分析和线性拟合结果表明,该溶液标准物质具有良好的均匀性和稳定性。甲醇中甲苯溶液标准物质特性值为996.73μg/mL,相对扩展不确定度为2%(k=2)。     

丙酮中除虫脲溶液标准物质研制

采用重量-容量法制备丙酮中除虫脲溶液标准物质。准确称量国家二级标准物质除虫脲溶解到色谱纯丙酮中,通过A级容量瓶定容至500 mL,摇匀后分装到2 mL安瓿瓶内共460瓶,每瓶为1 mL,保持低温迅速封口,配制过程中室温保持在(20±2)℃。采用液相色谱法进行均匀性、稳定性检验和定值结果验证。从样品中随机抽取16瓶进行均匀性检验,经F检验表明,在95%的置信区间范围内该标准物质均匀性良好;采用t检验对标准物质稳定性进行检验,标准物质在12月内稳定性良好。对该标准物质的不确定度进行了评定,研制的丙酮中除虫脲溶液标准物质定值结果为100μg/mL,相对扩展不确定度为2%(k=2)。结果表明,该标准物质均匀性与稳定性良好,量值准确,可用于日常分析检测中的方法评价和仪器校准。     

k圈图的最大Laplace分离度

设$ G $是一个$ n $阶$ k $圈图, $ k $圈图为边数等于顶点数加$ k-1 $的简单连通图。$ \mu_{1}(G) $、$ \mu_{2}(G) $分别记为图$ G $的Laplace矩阵的最大特征值和次大特征值, 图$ G $的Laplace分离度定义为$ S_{L}(G)=\mu_{1}(G)-\mu_{2}(G) $。本文研究了给定阶数的$ k $圈图的最大Laplace分离度, 并刻画了相应的极图, 其结果推广了已有当$ k=1, 2, 3 $时的结论。     

基于异质预期的量子伯川德博弈复杂动力机制分析

针对伯川德双寡头垄断博弈经济系统中出现的混沌现象,利用量子博弈论,构建了基于有限理性与天真预期行为的量子伯川德动态博弈模型,分析了量子纠缠度对纳什均衡点稳定性及复杂动力行为的影响。结果表明:量子纠缠度能增强该系统的稳定性,企业价格调整速度达到某一程度时会导致该系统的复杂混沌特性,纠缠度可以有效控制混沌状态。最后利用数值模拟从分岔、最大李雅普诺夫指数、奇怪吸引子、初始条件敏感性及分数维数方面验证了理论准确性。     

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。     

基于聚类和联合偏度与峰度指数的高光谱数据波段选择算法

高光谱数据的光谱分辨率高,数据量大,在提供丰富、详细的地物或目标信息的同时,不同光谱波段特别是相邻波段间有较强的相关性,导致光谱波段之间有大量冗余信息。针对这一问题,面向高光谱异常检测,提出了基于聚类和联合偏度与峰度指数的波段选择方法。首先利用虚拟维度进行估计,确定高光谱数据的本征维度,再结合最大-最小距离的思想进行聚类中心的更新,避免了随机选取的初始值可能导致距离太近的问题。然后,考虑到异常目标常常表现为不满足背景高斯分布的特点,使用联合偏度与峰度指数作为准则函数进行波段选择,有效选择出了重要波段。在三组代表性高光谱数据集上进行了实验,结果表明本文所提出的算法有效提升了高光谱异常检测的效果并降低了虚警率。     

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。     

三相不对称工况下配电变压器附加损耗特性分析

配电网络三相不对称会造成配电变压器产生附加损耗,对造成配电变压器附加损耗的相关影响因素进行分析有利于合理降损。基于电路理论对配电变压器在三相对称工况及三相不对称工况下的基本特性进行分析,探究不对称电力网络对变压器铜耗、中性线损耗以及电动机有功出力和用电设备的影响,并对由于系统不对称造成配电网络额外损耗量进行精确计算;最后,基于MATLAB仿真软件,验证配电变压器处于不同负载不对称类型及程度下附加损耗的相关变化特性,论文研究成果对降低不对称工况下的网损具有重要的指导意义。     

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。