提高工程试验数据拟合精度的可行方法

利用泰勒级数展开的高斯迭代方法 ,高精度拟合工程实验数据。提出了修正估计因子矩阵方程的计算机求解和软件求法     

Sequentially Estimating the Approximate Conditional Mean Using Extreme Learning Machines

This study examined the extreme learning machine (ELM) applied to the Wald test statistic for the model specification of the conditional mean, which we call the WELM testing procedure. The omnibus test statistics available in the literature weakly converge to a Gaussian stochastic process under the null that the model is correct, and this makes their application inconvenient. By contrast, the WELM testing procedure is straightforwardly applicable when detecting model misspecification. We applied the WELM testing procedure to the sequential testing procedure formed by a set of polynomial models and estimate an approximate conditional expectation. We then conducted extensive Monte Carlo experiments to evaluate the performance of the sequential WELM testing procedure and verify that it consistently estimates the most parsimonious conditional mean when the set of polynomial models contains a correctly specified model. Otherwise, it consistently rejects all the models in the set.     

红外图像的各向异性分段高斯滤波

提出了一种各向异性分段高斯滤波,这种方法除了考虑图像的尺度和方向特性外,还根据边缘区域可分特性,使用了分段滤波的方法来进一步解决边缘保持的问题.该方法通过本文所提出的一种图像噪音方差估计模型来确定图像的基准尺度,并由Hermite变换得到其方向角,然后再通过确定高斯模型的轴向比和自适应尺度,使对选择区域的滤波转变为对分段高斯模型的滤波,从而使计算的可靠性得到增强.从仿真结果可以看出,各向异性分段高斯滤波器在噪音去除和边缘保持的综合性能上要优于其他常用的滤波算法.     

基于多机制优化螺旋飞行特征的乌燕鸥算法

乌燕鸥优化算法(sooty tern optimization algorithm, STOA)是近年来出现的一种新兴的群智能优化算法,因其独特的螺旋式寻优方式和在实际工程问题中显著的优化效果而备受研究与关注。然而, STOA算法本身也存在着收敛速度较慢,搜索精度较低,并且容易陷入局部最优等缺点。因此,提出一种融合混沌映射、自适应惯性权重与高斯变异的多机制乌燕鸥优化算法(multi-mechanism sooty tern optimization algorithm incorporating chaotic mapping, adaptive inertia weight and gaussian mutation, GT-STOA),以促进群体多样性并增强算法全局搜索和局部寻优的能力。同时,为验证算法寻优效果的显著性,基于12个具有不同特征的测试函数,选取九种典型的优秀元启发式算法进行对比验证。实验结果表明GT-STOA相较于其它九种算法具有更高的寻优精度和更快的收敛速度,并且易跳出局部最优找到全局最优解。此外,为了研究GT-STOA解决实际问题的能力,对压力容器设计问题进行优化求解,所得实验数据显示GT-STOA较传统STOA算法在求解精度上提升了42.54%。     

Optimization of Passively Q-switched Lasers by Taking into Account Intracavity Laser Spatial Distribution

The intracavity photon density and the initial population-inversion density in the diode-pumped passively Q-switched lasers are assumed to be Gaussian spatial distributions. The space-dependent rate equations are solved numerically. The key parameters of an optimally coupled passively Q-switched laser under Gaussian approximation are determined, and a group of general curves are generated for the first time. These key parameters include the optimal normalized coupling parameter and the optimal normalized saturable absorber parameter that maximize the output energy, and the corresponding normalized energy, normalized peak power, and normalized pulse width. The curves clearly show the dependence of the optimal key parameters on the parameters of the gain medium, the saturable absorber, and the resonator. In addition, the importance including the space variation is also shown. The optimal calculations for a diode-pumped passively Nd: YVO₄ laser are presented to demonstrate the use of the curves and the related formulas.     

速度调制激光光谱线型的研究

考虑了速度调制光谱实验中气体分子碰撞所引起的压力增宽对谱线线型的影响,对已有的速度调制光谱的理论进行了修正,并用新的理论对所得到的实验谱线进行了精密仿真.结果表明,修正后的理论与实验结果完全符合,在研究分子离子的碰撞动力学以及进行谱线的高精细分辨等方面将具有广阔的应用前景     

基于小波变换的一种数字水印隐藏方法

提出用水印的象素去控制宿主图像小波变换后的系数的值,即用水印中的一个象素控制宿主图像小波变换后的其中四个数中的两个数,使其四个数的均值靠近其中的最小的或者是最大的数.提取水印时通过检测这四个数的平均值离最大数和最小数的距离来判断是1还是0.实验结果表明,这种方法嵌入的水印是不可见的,而且对椒盐和高斯噪声具有一定的鲁棒性.     

PM2.5相关因素及分布演变的研究

以武汉市和西安市的PM2.5检测点数据及气象数据作为基础,建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从PM2.5的相关因素、分布与演变、控制管理三个方面,对两个市的PM2.5进行了深入的研究与探讨.     

铬焚烧中CrO_3 H_2CrO_2 H_2O反应机理研究

本文从量子化学角度研究了在含铬物质焚烧的反应中CrO3 H2(?)CrO2 H2O反应机理。通过Gaussian 98软件计算,优化得到各反应物质的几何结构以及体系的内部反应路径,得出该反应体系为两步反应:首先由CrO3 H2经过一个过渡态生成中间体HCrO3 H,然后由中间体HCrO3 H经过一个过渡态生成CrO2 H2O。通过反应物和产物的活化能比较,得出该反应体系更易于正向反应发生。     

双层介质球的弹性高斯光散射

本文利用高斯光束场的矢量球波函数展开式，给出了高斯光束入射到单层，双层介质球上的弹性散射场分布。