突出矿井瓦斯抽放限制影响因素的AHP-熵权法评价模型

为提高煤与瓦斯突出矿井瓦斯抽放效果,建立了3个一级指标、14个二级指标的突出矿井瓦斯抽放限制影响因素评价指标体系,利用AHP和熵权法分别确定指标因子主、客观权重.通过实地调研分析和反馈验证了AHP-熵权法的可行性和正确性,利用加权平均法确定评价模型的综合权重.研究表明:封孔方式、钻孔半径、抽放时间、煤体裂隙发育程度和抽放负压是目前影响煤矿瓦斯抽放效果的主控因素.     

Subset representations and eigenvalues of the universal intertwining matrix

We solve a combinatorial question concerning eigenvalues of the universal intertwining endomorphism of a subset representation.     

Localization and quantification of radical production in cavitating flows with luminol chemiluminescent reactions

Hydrodynamic cavitation experiments in microfluidic systems have been performed with an aqueous solution of luminol as the working fluid. In order to identify where and how much reactive radical species are formed by the violent bubble collapse, the resulting chemiluminescent oxidation reaction of luminol was scrutinized downstream of a constriction in the microchannel. An original method was developed in order to map the intensity of chemiluminescence emitted from the micro-flow, allowing us to localize the region where radicals are produced. Time averaged void fraction measurements performed by laser induced fluorescence experiments were also used to determine the cavitation cloud position. The combination void fraction and chemiluminescence two-dimensional mapping demonstrated that the maximum chemiluminescent intensity area was found just downstream of the cavitation clouds. Furthermore, the radical yield can be obtained with our single photon counting technique. The maximum radical production rates of 1.2*10⁷ OH/s and radical production per processed liquid volume of 2.15*10¹⁰ HO/l were observed. The proposed technique allows for two-dimensional characterisation of radical production in the microfluidic flow and could be a quick, non-intrusive way to optimise hydrodynamic cavitation reactor design and operating parameters, leading to enhancements in wastewater treatments and other process intensifications.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

基于串联两阶段网络DEA模型的供应链规模收益分析

数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论.     

Arbitrage‐free call option surface construction using regression splines

In this work, we suggest a novel quadratic programming‐based algorithm to generate an arbitrage‐free call option surface. The empirical performance of the proposed method is evaluated using S&P 500 Index call options. Our results indicate that the proposed method provides a more precise fit to observed option prices than other alternative methodologies. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

用等厚干涉测定液体折射率

介绍一种采用等厚干涉原理测定液体折射率的简单可靠的方法。     

部分相干电磁光束在湍流介质中传输的偏振变化

 从推广的惠更斯-菲涅尔原理出发，推导出了部分相干电磁光束的偏振态在湍流介质中传输的表达式。并以电磁高斯-谢尔模型(EGSM)光束为例，研究了湍流对电磁高斯-谢尔模型光束偏振态的影响。研究结果表明，对于轴上点，湍流介质的折射率结构常数越大，偏振度趋于最大值的速度越快，达到的最大值越小；光斑越大，偏振度达到最大值的位置离光源越远，在光斑增大的过程中，偏振度所达到的极大值会先增大后减小，最后保持与光源相同的偏振度不变。对于轴外点，一个固定的z，光的偏振度随着离轴距离的增大而逐渐下降，并最终等于零。折射率结构常数越大，偏振度随离轴距离的增大而下降得越缓慢；光斑越大，偏振度随离轴距离的增大下降得越快。