阻尼Jaynes-Cummings模型下两原子与双模真空态光场相互作用系统中量子态的保真度

利用数值计算的方法,在阻尼Jaynes-Cummings(J-C)模型下,研究两原子与双模真空态光场相互作用系统中量子态的保真度,分析了原子的初始状态、跃迁频率、腔场频率、耗散阻尼系数等参量对系统中量子态保真度的影响.结果表明,无耗散阻尼时,保真度在整个区间出现规则的周期振荡,但随着耗散阻尼的增加,量子态保真度振荡的幅度越来越小,最后达到一个稳定值.     

科技企业孵化器合作网络结构及测度研究——以北京市、上海市为例

利用社会网络分析方法,以北京市和上海市国家级孵化器网络为例,构建孵化器合作网络,采用Ucinet分别绘制了北京市和上海市国家级孵化器网络结构图;在此基础上,对北京市和上海市国家级孵化器网络的网络密度和中心势、无标度特性、小世界特性、链接频次进行了分析。研究表明,孵化器网络是一个无标度网络,同时也是一个小世界网络,具有较短的网络平均最短路径。孵化器网络中各节点的点度中心度分布不均匀,孵化器网络关系较为稀疏,孵化器网络中各个机构的合作空间较大。     

海相固化土抗压强度特性试验研究

为探讨固化剂对某地海相土的固化效果,制备了固化剂掺量10%~14%,压实度94%~98%的固化土试样,经标准养护后,分别进行了7~180 d养护时间的无侧限抗压强度试验.试验结果表明:尽管固化土的无侧限抗压强度都分别随压实度和固化剂掺量的增大而增大,但对掺量为10%和12%的固化土来说,提高压实度,其强度增加则更为明显,而对于压实度为98%的固化土来说,增加掺量并不能有效增加其28 d之前的强度.另外,固化土的无侧限抗压强度随时间增长而增大,但超过90 d后已趋于稳定.     

腹板柔细比对剪切型阻尼器耗能效果的影响研究?

剪切型软钢阻尼器的耗能效果与腹板柔细比紧密相关,为深入研究两者关系,设计了10个不同柔细比的剪切型阻尼器.以通用有限元分析软件Abaqus为模拟平台,对各阻尼器进行精细化的建模分析,模型考虑1/1000的腹板初始面外变形.根据Abaqus的模拟结果,详细对比了滞回曲线、骨架曲线和等效粘滞阻尼系数等指标,对不同柔细比阻尼器的耗能能力进行分析.数值试验结果表明,当腹板柔细比Rw≤0.40时,剪切型软钢阻尼器具有稳定的耗能能力.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

位移电流在偶极源电磁测深中的影响研究

采用基于电型源和磁型源的矢量势导出了在电偶极源激励下的层状地球中的频率域电磁响应的表达式;并通过G-S逆拉氏变换在时间域中对其结果进行了验证。研究了K、H型三层地电模型,得出忽略位移电流时使得垂直磁场Hz振幅、相位观察值增大,而在高频时忽略位移电流对水平电场Ex振幅和相位几乎没有任何影响。在K型的地电模型的Hz计算中,高阻层越厚,忽略位移电流就对计算结果产生影响的起始频率越小。而在H型模型中,忽略位移电流的影响出现的起始频率与低阻层的厚度变化没有关系。     

基于内存地址映射的并行交织器的改进算法

为了使具有高吞吐量特性的并行Turbo码译码得到应用,提出了并行无冲突交织器的数学模型,并由它得到一种改进的内存地址映射(IMM)方案,此方案能快捷高效地将传统的交织器变为并行交织器。仿真结果表明,相比传统的内存地址映射(MM)方案和优化的内存地址映射(OPMM)方案,IMM方案更加快速高效。在执行效率方面,IMM的效率比MM和OPMM分别提高了约96%和16%;在延时方面,IMM的延时比MM和OPMM分别降低至1/129和1/10。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

基于15N的地下水中硝酸盐污染源解析：以陡河流域为例

地下水中硝酸盐污染源解析是区域地下水污染调查评价的重要内容,也是地下水资源管理的重要依据。以陡河流域为例,采用野外采样测试和室内分析的研究方法,结合地下水中15N同位素技术识别地下水中NO3污染的来源及其贡献比。研究结果表明:地表水中N来源于沿岸化粪系统排泄物,地下水中N来源于动物粪便和化肥的混合;远离河岸带农灌区地下水中硝酸盐主要来源为化肥,贡献比例从50%~72%不等,远离河岸带居民区地下水中硝酸盐主要来源为粪便,贡献比例从42%~80%;河岸带地下水中硝酸盐主要来源于河水入渗,但普遍存在反硝化现象。     

基于决策树的多源遥感数据分类

遥感影像是获取土地覆盖信息的重要手段。分析了影响决策树分类的特征因子,并根据这些因子构建分类决策树。结合中分辨率多源遥感数据,对贡嘎山区进行土地覆盖分类,通过与最大似然法分析对比,基于决策树的多源数据分类对试验区的分类精度(总体精度85.71%,Kappa系数0.83)远高于基于像素的最大似然法监督分类(总体精度63.56%,Kappa系数0.58)。