平板目标近场散射的缩比特性

用物理光学法研究导电平板目标近场散射特性,为了提高计算效率,中采用了卷积积分法,通过计算机的模拟发现,当特征尺寸,入射波长及观察点离目标的距离改变时,其散射场存在一定的换算关系,散射场出现近似的或严格的相似性。     

8-氨基喹啉水杨醛Schiff碱三核锰配合物的合成和晶体结构

合成了8-氨基喹啉Schiff碱乙酸锰配合物,并解析了单晶结构。晶体属单斜晶系,空间点群为P2(1)/n。晶胞参数:a=8.379 7(10),b=20.941 0(3),c=11.178 1(2),β=104.286 0(10),°V=1 900.87(5)3,Z=4。     

非水电化学体系SERS效应研究

本研究了0.10M六氢吡啶/0.10MLiCl/甲醇/Ag电极体系的SERS谱。并与水体系六氢吡啶的SERS谱进行了比较，探讨了它们之间的关系。     

一种基于HMM的雷达目标识别方法

根据雷达目标散射点的一般模型和特定条件的简化模型；提出用RELAX方法从高分辨雷达回波提取目标散射点分布的位置信息作为目标HRRR的特征向量；利用HRRR对雷达视角敏感这一特点，用隐马尔可夫过程表征多视角雷达回波序列，获得目标距离-方位两维信息，用若干HMM子过程构成的模式链表征一个飞行目标的飞行姿态变化，从而采用基于隐马尔可夫模型的分类器实现目标类属和方位的自动识别和分类，实测数据的计算机仿真结果表明，这一方法的平均识率为99.80%和81.2%。     

Experimental investigation on upstream-injection interaction with a scramjet cavity flameholder

The study has evaluated the coherent structures and the velocity field of gaseous transverse jet upstream of a scramjet flameholder in a supersonic turbulent flow. The high spatiotemporal resolution coherent structures of the jet plume/wakes and the cavity shear layer were obtained by utilizing the nanoparticle-based planar laser scattering technique. Compared to the no upstream injection case, the cavity shear layer downstream of the jet shows significant mass exchange with mainstream. The particle image veloc- imetry velocity field and the velocity profiles demonstrated that the interaction intensity of the cavity shear layer with the upstream injection is further enhanced as the injection stagnation pressure increases.     

铽-水杨酸-邻菲罗啉三元配合物共振光散射法测定DNA的研究

在pH=7.8的Tris-HCl缓冲液中,DNA可使铽-水杨酸-邻菲罗啉三元配合物共振光散射强度显著增强,在λ=351 nm处共振光散射强度(⊿ I)与DNA浓度具有良好的线性关系.方法的线性范围为0.16～1.2μg·ml-1,检出限为0.068μg·ml-1,RSD为1.82%～2.41%,加标回收率为92.0～106.0%.     

求解一类非线性常微分方程的方法

在再生核空间中,利用升元的方法将一类非线性常微分方程{u" N(u,u')=f(x) 0≤x≤1 u(0)=0,u'(0)=1 转化为二维线性算子方程Lν=f.通过构造零空间的一组标准正交基,得到了线性算子方程Lν=f的所有解的表达形式.如果该方程的解存在且唯一,文章给出了该方程的精确解的形式表示.并进一步给出了该方程的ε近似解.数值实验表明所给的方法是有效的.     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

改进的差别矩阵及其求核方法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具．属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,而现有的很多属性约简算法都是从信息系统(或决策表)的核开始．针对HU利用差别矩阵求解粗糙集中的核方法的错误,叶东毅提出了新的差别矩阵及其求核方法,但计算代价高．为此,给出了改进的差别矩阵定义和求核方法,该方法纠正HU方法的错误,且可有效地降低计算代价．