鬼成像中一些数学问题

鬼成像是一种与传统成像方式不同的通过光场涨落的高阶关联获得图像信息的新型成像方式。近年来,相比传统成像方式,鬼成像所拥有的一些优点如高灵敏度、超分辨能力、抗散射等,使其在遥感、多光谱成像、热X射线衍射成像等领域得到广泛研究。随着对鬼成像的广泛研究,数学理论和方法在其中发挥的作用愈显突出。例如,基于压缩感知理论,可以进行鬼成像系统采样方式优化、图像重构算法设计及图像重构质量分析等研究工作。本文旨在探索鬼成像中的一些有趣的数学问题,主要包括:系统预处理方法、光场优化及相位恢复问题。对这些问题的研究既可以丰富鬼成像理论,又能推动它在实际应用中的发展。     

Applying Text Analytics for Studying Research Trends in Dependability

The dependability of systems and networks has been the target of research for many years now. In the 1970s, what is now known as the top conference on dependability—The IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN)—emerged gathering international researchers and sparking the interest of the scientific community. Although it started in niche systems, nowadays dependability is viewed as highly important in most computer systems. The goal of this work is to analyze the research published in the proceedings of well-established dependability conferences (i.e., DSN, International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE), International Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS), European Dependable Computing Conference (EDCC), Latin-American Symposium on Dependable Computing (LADC), Pacific Rim International Symposium on Dependable Computing (PRDC)), while using Natural Language Processing (NLP) and namely the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to identify active, collapsing, ephemeral, and new lines of research in the dependability field. Results show a strong emphasis on terms, like ‘security’, despite the general focus of the conferences in dependability and new trends that are related with ’machine learning’ and ‘blockchain’. We used the PRDC conference as a use case, which showed similarity with the overall set of conferences, although we also found specific terms, like ‘cyber-physical’, being popular at PRDC and not in the overall dataset.     

Modified Gerchberg–Saxton (G-S) Algorithm and Its Application

The Gerchberg–Saxton (G-S) algorithm is a phase retrieval algorithm that is widely used in beam shaping and optical information processing. However, the G-S algorithm has difficulty obtaining the exact solution after iterating, and an approximate solution is often obtained. In this paper, we propose a series of modified G-S algorithms based on the Fresnel transform domain, including the single-phase retrieval (SPR) algorithm, the double-phase retrieval (DPR) algorithm, and the multiple-phase retrieval (MPR) algorithm. The analysis results show that the convergence of the SPR algorithm is better than that of the G-S algorithm, but the exact solution is not obtained. The DPR and MPR algorithms have good convergence and can obtain exact solutions; that is, the information is recovered losslessly. We discuss the security advantages and verification reliability of the proposed algorithms in image encryption. A multiple-image encryption scheme is proposed, in which n plaintexts can be recovered from n ciphertexts, which greatly improves the efficiency of the system. Finally, the proposed algorithms are compared with the current phase retrieval algorithms, and future applications are discussed. We hope that our research can provide new ideas for the application of the G-S algorithm.     

基于任意字串的全文检索算法

通过分析基于单字或词的全文检索方法,讨论衡量信息检索速度的一个重要指标———系统最长检索时间.针对中文海量信息,提出了一个基于任意字串的快速全文检索算法.     

单多普勒雷达风场反演方法敏感性试验

为了比较3种单多普勒天气雷达风场反演方法(即VAP方法、UW方法、涡度-散度法)的反演效果和适用性,用这3种方法对几种典型的理想风场进行反演和敏感性对比试验,并对造成反演效果差异的原因进行了细致的分析.试验结果表明,这3种方法对均匀风场的反演效果都很好,UW方法的误差最小且计算量较小;3种方法对切变场的反演效果类似,径向速度差值较大的UW方法相似系数却稍大,切变越大时反演误差越大;对于涡旋场3种方法反演效果都不理想,若为径向气流显著而切向气流不显著的涡旋场可以用UW方法来反演.因此,相对而言,可以选用计算量小且相似系数较高的UW方法来反演二维简单风场.而在研究和实际应用中,应该进一步探讨用假设条件更接近实际情况的反演方法来更准确地反演风场.     

钙钛矿型稀土复合氧化物催化剂上一氧化碳的选择氧化

考察了在钙钛矿型稀土复合氧化物催化剂上，氢气中一氧化碳选择氧化的催化性能，发现该催化剂具有优良的催化活性和选择性。LaMnO3中的锰被铜部分取代后可以提高其催化活性，当其中的镧再被锶或钡部分取代后所得的催化剂的催化活性进一步提高。其中以La0.8Sr0.2Mn0.5Cu0.5O3的催化活性为最佳，在该催化剂上，在40 000 mL·g－1·h－1下，155 ℃时CO可被完全转化为CO2，此时的选择性达54%，与铂催化剂的性能相近。反应气中加入CO2时，CO转化率下降，但选择性有所提高；加入水蒸气则使CO的转化率和反应选择性均下降。     

合成温度对全梯度正极材料LiNi0.7Co0.15Mn0.15O2的结构和电化学性能影响

通过控制结晶法和浓度梯度进料的方式制备了Ni、Co和Mn三元素组分含量呈全梯度分布的类球形Ni_0.7Co_0.15Mn_0.15（OH）₂前驱体,与LiOH·H₂O均匀混合并焙烧后获得LiNi_0.7Co_0.15Mn_0.15O₂正极材料,系统研究了不同焙烧温度对材料Ni、Co和Mn三元素扩散情况、晶体结构及电化学性能的影响规律。通过能谱仪（EDXS）分析不同焙烧温度下材料颗粒中Ni、Co、Mn三元素的扩散程度。研究结果表明,在800℃下焙烧得到的正极材料梯度分布特征明显且电化学性能最佳,首次放电比容量为186.1 mAh·g^-1（2.8~4.3 V,0.2C）,2C大倍率充放电条件下循环200次后容量保持率为90.1%。这种材料兼具高比容量及良好的循环稳定性,可以用作下一代高能量密度锂离子电池正极材料。     

基于图像检索的大豆食心虫虫害高光谱检测

为减轻虫害对大豆的影响,首先使用相应的高光谱仪器进行样本采集,样本分为4类：包括带有微小虫卵的,带有幼虫的,有啃食痕迹的和完全正常的大豆各20颗;然后提出了一种基于三维图像检索(3D-R-D, 3D Resnet18 DCH)的大豆食心虫的高光谱检测方法。该方法从视频检索的应用中得到启发,考虑到视频不同帧之间和高光谱不同层之间存在类比关系,使用了在大规模视频检索数据集下训练而成的分类模型,将它作为预训练3D卷积模型进行训练。和已知的文献方法相同,使用公开的光谱数据集进行正式训练和微调,从而得到能进行特征提取的3D卷积网络,用图像检索来实现间接分类,通过利用样本之间的特征距离,实现在全新类别上的分类。为能适应任务,将模型最后的分类层变成了图像检索常用的hash层,从而得到了代表特征的二进制码。该方法不但完成了对不同情况下大豆种类的检测,还解决了训练时样本不足的问题。为探寻一种好的相似度匹配损失函数,对比了多种较新的方法,最后发现使用融入柯西分布的损失函数,实验效果最佳,最终模型的分类精度达86%±1.00%,和在大豆食心虫检测上最新的小样本方法对比,3D-R-D方法提高了3.5%左右的精...     

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.