基于WDM-PON架构的5G前传系统中的FWM效应

为了应对快速增长的带宽需求，解决非线性效应限制波分复用无源光网络（wavelength-division multiplexing passive optical network，WDM-PON）系统的传输距离和信道容量，尤其是四波混频（four-wave mixing，FWM）效应的问题。通过实验与仿真研究了25 Gb · s^-1 · λ^-1非归零码（non-return-to-zero，NRZ）信号经过25 km标准单模光纤（standard single-mode fiber，SSMF）传输时，FWM效应对系统所产生的影响。仿真结果表明，在信道间隔为200 GHz的12个波长传输系统中，除了第一个和最后一个信道之外，其他信道误码率（bit error rate，BER）都不能达到前向纠错码（forward error correction，FEC）的门限1.0 × 10^-3。因此，在制定5G前传系统波长分布和信道间隔时，应充分考虑FWM串扰。     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

Superior corrosion resistance-dependent laser energy density in(CoCrFeNi)95Nb5 high entropy alloy coating fabricated by laser cladding

(CoCrFeNi)95Nb5 high entropy alloy(HEA)coatings were successfully fabricated on a substrate of Q235 steel by laser cladding technology.These(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coatings possess excellent properties,particularly corrosion resistance,which is clearly superior to that of some typical bulk HEA and common engineering alloys.In order to obtain appropriate laser cladding preparation process parameters,the effects of laser energy density on the microstructure,microhardness,and corrosion resistance of(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coating were closely studied.Results showed that as the laser energy density increases,precipitation of the Laves phase in(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coating gradually decreases,and diffusion of the Fe element in the substrate intensifies,affecting the integrity of the(CoCrFeNi)95Nb5 HEA.This decreases the microhardness of(CoCrFeNi)95Nb5 HEA coatings.Moreover,the relative content of Cr2O3,Cr(OH)3,and Nb2O5 in the surface passive film of the coating decreases with increasing energy density,causing corrosion resistance to decrease.This study demonstrates the controllability of a high-performance HEA coating using laser cladding technology,which has significance for the laser cladding preparation of other CoCrFeNi-system HEA coatings.     

基于熵权法的飞机燃油流量全航程组合预测

在复杂的航班运行中,影响各飞行阶段的主要因素不尽相同。以当前使用范围较广的B737NG飞机所使用的快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)的大量数据进行研究,将航段划分为巡航、爬升、下降等阶段,利用熵权法确定不同预测模型的权系数,建立全航程组合预测模型。利用Pearson相关性系数分析筛选建模数据,以平稳小波Rigorous SURE的方法对数据进行预处理、滤波去噪。针对BP神经网络(误差反向传播网络)在飞行状态复杂的下降及地面阶段预测效果不理想,引入回归模型进行修正。以熵值法确定动态权系数,即结合飞行阶段进行分段预测,以飞行参数为基础建立燃油流量(FF)的全航程组合预测模型。通过仿真分析,并选取航班中普遍且具代表性的情况验证预测模型的精确度,误差范围均在±3.5%内,证明该模型合理且具有较广的适用范围。     

基于平均熵值的多点地质统计建模参数优选方法

多点地质统计建模方法通过训练图像获取空间结构和相关性统计特征,重建结构复杂的储层地质模型,为提高油气预测效果服务。不同建模参数的选择会直接影响计算效率和模拟结果,因此选择合适的建模参数至关重要。鉴于传统参数灵敏度分析方法的不足,提出一种基于模式均熵的多点地质统计建模参数优选方法,采用Hsim相似度对随机模型和训练图像的模式均熵差异进行量化分析。以多点地质统计建模参数——样板尺寸为例,计算建模参数集和训练图像的空间及结构特征相似度,建立基于模式均熵差异的空间相关性评价指标和建模参数的拟合曲线,将相关性评价曲线趋于平稳的拐点所对应参数值作为最优参数。实验结果表明,相比传统参数优选方法,基于单点熵代替两点熵进行平均熵值计算的新方法可以准确客观地优选出多点地质统计建模算法的参数。     

同向双螺杆间隙对含能材料加工过程的影响研究

为研究螺杆间隙对流道中药浆的安全性能和混合效果的影响，在螺杆构型相同的情况下，设置1.2、1.6 mm和2.0 mm 3种不同的螺杆间隙，建立非等温流场模拟模型，用模拟计算得到的压力、温度和剪切应力来评价流道中药浆的安全性能，用加权平均剪切应力和累积停留时间分布来评价螺杆的分散混合和分布混合能力。结果表明：随着螺杆间隙的增大，流道中药浆的安全性提高，混合效果变差。     

干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法

针对利用雷达侦察信号进行干扰效果在线评估时参数冗余、信号变化程度判别不清的问题,提出雷达干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法。对多功能海上雷达信号,利用信息熵筛选剧烈变化参数,通过盒维数和皮尔逊相关系数提取信号变化特征,结合支持向量机实现对未知威胁的干扰效果在线评估。仿真实验表明,当信号参数偏离误差小于10%时,新方法的评估准确率高于92%,显著提高了雷达干扰效果在线评估的可靠性。     

栎树猝死病在中国的入侵风险评估

【目的】栎树猝死病是一种为害林木和观赏植物的毁灭性病害,发病迅速,短期内即可造成寄主植物大量死亡,寄主范围非常广泛,主要为害阔叶树树种。对其在我国的适生区范围进行预测,并系统评估其入侵风险,有助于更好地制定针对性的防治及检疫措施。【方法】采用MaxEnt生态位模型,以栎树猝死病菌现有分布点的环境变量为基础运算预测模型,结合地理信息系统ArcGIS绘制其在中国的适生预测图;并以南京林业大学有害生物入侵预防与控制重点实验室建立的多指标综合评价体系为标准,从5个准则层下设18个指标层因子,对栎树猝死病菌在我国的入侵风险进行了定性和定量的分析。【结果】MaxEnt模型测试遗漏率与预测遗漏率基本吻合,ROC(receiver operating characteristic, ROC)曲线的AUC值(area under curver, AUC)为0.974,标准差为0.008,明显高于随机分布模型,说明该模型对栎树猝死病菌在我国的适生区预测结果可信度较高,可作为后续评估依据。栎树猝死病菌在中国的适生范围在101.9°~122.9° E,18.9°~38.0° N,主要位于我国秦岭淮河以南的南方地区,集中在长江中下游平原和武夷山脉、南岭以南的沿海地区,约占中国行政区划面积的19.6%。栎树猝死病菌在中国的入侵风险指标值R为2.64,属于极高风险的有害生物。【结论】模型预测结果的可信度较高,鉴于栎树猝死病菌在我国暂无分布记录,且在多指标评价体系中被归为极高风险等级,建议在进境检疫中对其可能寄主植物实施严格检疫及2年以上的隔离试种,防止其进入中国。     

装配式建筑施工建筑信息模型应用成熟度评价

针对目前装配式建筑信息模型(BIM)应用水平差异大、应用效果不明显的问题,从施工阶段入手,建立装配式建筑施工BIM的成熟度评价模型.首先,结合熵权法和灰色关联聚类综合确定指标权重,引入云模型进行成熟度评价;其次,建立装配式建筑施工BIM应用成熟度评价指标和方法.工程案例表明:模型具有可行性,可为装配式建筑的BIM推广和成熟度评价提供参考.     

结合时间序列分解和神经网络的河流溶解氧预测

为克服小流域数据资料少,河流溶解氧的非平稳特性及动态变化造成的预测困难,提出结合具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和Elman动态神经网络的预测方法.使用CEEMDAN方法对原始溶解氧时序数据进行平稳化处理及降噪,提取溶解氧随时间变化的波动特征、周期特征,以及长期趋势,通过计算样本熵(SE)值,将相似的特征序列合并,以减小误差累积,对合并后的新序列分别采用布谷鸟搜索(CS)算法优化的Elman模型进行预测,将各预测值叠加,得到最终预测结果.实验结果表明:CEEMDAN-SE-CS-Elman方法平均绝对误差(E_MA)为0.14;平均绝对百分误差(E_MPA)为2.07%;均方根误差(E_RMS)为0.24;可决系数(R²)达到0.951 6,精度较其他时间序列预测模型有所提高.