关于模n剩余类环

《近世代数》教材[1]中列举了大量的例子,其中最重要的就是整数环z的模n的剩余类环(z。,+,·)这类例子,全书有三十多处涉及到它。因此我们不仅要掌握理解这些例子,更重要的是通过学习这些例子熟悉了解相关的理论知识,从而达到举一反三,触类旁通的效果。下面谈三个问题。     

快速成型技术的典型方法比较

本文介绍了一种当今国内外最新制造技术—快速成型技术。对该技术的四种典型方法进行了较详细的分析和比较，并对快速成型技术的未来发展提出了自己的看法。     

激光技术在水闸启闭控制系统中的应用

以往闸位检测控制通常使用闸位仪或开度仪，采用旋转编码器作为计数脉冲，由中央微处理器（PLC）转换成相应的高度值，其间需要经过多种机械传动装置控制其旋转量。这两种结构均使用钢丝绳与闸门连接，一旦钢丝绳断开，脱槽或由于某种原因致使传动装置卡阻等现象发生，     

砷化镓基量子级联激光器研究取得重要进展

量子级联激光器(QCL)是一种基于子带间电子跃迁的中红外波段单极激光光源,其工作原理与通常的半导体激光器截然不同,它利用垂直于纳米级厚度的半导体异质结薄层内由量子限制效应引起的分离电子态,在这些激发态之间产生粒子数反转。该激光器有源区是由耦合量子阱多级串接组成(通     

不同结构N-取代硫代吖啶酮光敏性能的研究

采用乌尔曼反应、酸催化环化、N-烷基化和硫代化四步反应路线合成了5种不同结构的N-取代硫代吖啶酮,利用IR和MS分析手段表征了其结构,UV分光光度计的测定结果表明5种硫代吖啶酮在可见光区都有较强的吸收。其中N-丙基硫代吖啶酮的吸收波长为490nm,与氩离子激光的主发射波长相匹配。由硫代吖啶酮、二苯基碘鎓盐和活化剂组成的共引发体系使光聚合涂层的感度大大提高     

一种高阶有理H-F插值逼近算子(Ⅲ)

本文构造了一类有理Hermite-Fejer插值算子,并给出了该算子和逼近阶。     

气溶胶浓度分布平面探测系统的仿真分析

为了实现气溶胶分布的成像探测,根据平面激光诱导荧光技术的基本原理,对气溶胶浓度分布平面探测系统单个像元的探测能力进行了理论分析.以荧光素作为目标粒子,对波长为450 nm的连续激光在探测平面内的分布和衰减变化进行了计算,并根据波长范围为500～600 nm的荧光信号和sCMOS相机单个像元输出信号的信噪比公式,分析了不同系统参数变化对单个像元可探测最低粒子数的影响,以及在探测平面内的分布差异,从而了解不同系统参数对气溶胶平面成像探测准确度的影响规律,为研究气溶胶分布的平面探测提供有效方法和理论参考.     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

真空中铝锡合金激光等离子体的时间演化研究

利用时间分辨发射光谱法测量了真空环境中激光Al-Sn合金等离子体时间演化光谱,结合基于流体动力学方程和辐射输运方程的多元素激光等离子体辐射流体动力学模型及程序,模拟了Al-Sn合金等离子体在真空中的膨胀演化,实现了不同电荷态Al、Sn离子在等离子体演化过程中离子密度和等离子体温度的空间分布诊断.结果表明,理论模拟的谱线强度及其时间演化规律与实验结果符合较好,理论重构的不同时间延迟下离子密度和等离子体温度的空间分布图像可以直观地呈现多元素等离子体中不同电荷态离子在等离子体中的演化过程,预期可为多元素情形下的激光等离子体辐射特性及其应用提供帮助.     

激光诱导击穿光谱结合化学计量学的淫羊藿产地快速鉴别

淫羊藿具有增加心脑血管血流量,促进造血和增强免疫功能等功效.淫羊藿的药效受产地的影响,为确保其质量,需对淫羊藿产地进行快速鉴别.为此,采用激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)结合化学计量学方法对淫羊藿产地实现快速准确鉴别.通过获取6个产地淫羊藿样品的LIBS光谱数据,对比研究两种光谱数据降维方法,基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的特征提取和基于原子光谱数据库的特征谱线选择,并结合线性判别分析、k近邻、随机森林(Random forest,RF)和支持向量机(Support vector machine,SVM)4种机器学习算法,实现不同产地淫羊藿样品的鉴别,最终建立产地溯源算法模型.在PCA可视化中,相同产地淫羊藿样品的光谱数据具有明显的聚类效果.开发的模型均能够实现淫羊藿产地的准确鉴别,其中PCA-SVM模型的分类效果最好,测试集分类准确率为99.17%.此外,采用RF模型计算所选元素谱线的重要性,结果表明Si元素(SiⅠ251.61 nm)是区分不同产地淫羊藿的最重要...