月球表面微波亮温的时变趋势

为从嫦娥一号微波亮温数据中解译出月表的物理特性参数,须研究亮温随时间的变化趋势(时变趋势).利用嫦娥一号实测亮温数据(部分时段),拟合得到Apollo地区亮温的时变趋势.为了验证拟合函数的合理性,通过改进热传导方程的边界条件,模拟得到Apollo地区亮温的时变趋势,并将模拟亮温时变趋势与实测亮温时变趋势进行对比分析.结果表明:模拟亮温与实测亮温的时变趋势一致,说明亮温模型具有合理性;采用拟合函数对实测亮温数据进行时间归一化,可以明显减小测量时刻不同导致的月表实测亮温的差异.     

教室照明条件下瞳孔大小变化规律

为研究教室照明条件下学生瞳孔大小随亮度水平的变化规律,选择3位大学生作为被试者,采用iView X眼动仪,通过模拟教室照明条件的教室照明瞳孔大小测量系统实验,对3种教室常用色温(2 700 K,4 000 K,6 500 K)荧光灯光源提供的5种背景亮度下的瞳孔面积变化值进行测量.结果显示,3种色温荧光灯下的瞳孔面积与背景亮度呈负指数函数关系;在教室照明条件下人眼瞳孔面积随背景亮度的变大而减小,并逐渐趋于稳定;在相同背景亮度下,色温越高的荧光灯照明时瞳孔面积越小.     

基于残差三阶累积量的跟踪门新方法

针对在有高斯量测噪声和杂波环境下的数据关联问题,提出了一种基于残差三阶累积量的跟踪门算法,通过对残差数据累计序列的三阶累积量的计算,抑制了高斯噪声对跟踪门的影响,且有效地排除了杂波的干扰,从根本上提高了跟踪门的性能.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.     

考虑违约情况下累积分红寿险的退保权定价模型

保险公司的违约风险和被保险人的退保行为是影响累积分红寿险价格的重要因素. 为了扩展我们前期的相关研究成果, 该研究放宽违约和退保假设, 即在每个保险年度的年末存在违约可能和被保险人可能在年末退保, 逐步建立三个定价模型来探讨在考虑违约情况下的累积分红寿险内嵌退保权的定价问题, 并通过蒙特卡罗方法对定价模型进行了模拟计算. 研究结果表明: 若在定价模型中不考虑退保权问题, 会严重低估累积分红寿险的价值, 且退保权价值对资产波动率等多种因素的敏感性都很高; 违约价值的增加对退保权价值的增加起到了正面作用.     

循环荷载作用下花岗岩残积土累积变形与湿化特性试验研究

基于花岗岩残积土的矿物成分特殊、压实机理复杂、水理作用显著的实际情况,对土样采用X线衍射试验分析土样中的矿物成分;采用土工试验分析土样物理力学性质;采用压缩实验和平板载荷试验对比,研究循环荷载作用下累积变形与湿化规律,以便现场压实控制.研究结果表明:样品的白云母-伊利石质量分数为35％,高岭石约占27％;土样属于细粒土质砾,级配不良;填土的压缩曲线呈上凸型,回弹曲线呈下凹型;第i+1次压缩-回弹曲线均位于第i次曲线下方,线形相似;随着等载压实遍数增加,沉降增量递减,累积沉降增大;超载压缩曲线回归到首次压缩曲线的延长线上,具有记忆效应;荷载越大,某次压缩总变形和永久变形也越大;循环荷载作用后的压实填土遇水产生湿化沉降;湿化土的压缩和回弹曲线均呈下凹型,超载越高,在相同压力作用下的变形越小;现场压实过程中,增加压路机能量比增加压实次数可取得较好的压实效果.     

常州不同城市用地类型地表污染物累积特征

针对面源污染物在城市复杂的不同下垫面具有不同累积特征的问题,以常州市中心城区为研究对象,采集居住用地、工业用地、交通用地、商业用地和文教用地等5种用地类别的64个样点地表累积物,测试累积物中总悬浮固体(SS)、氨氮以及全量和溶解态的COD,TP,TN含量,分析不同城市用地的污染物累积特征和居住用地、交通用地累积强度的季节变化差异,得到如下结果。1)交通用地各污染物的累积强度普遍高于其他功能用地,尤其是SS和全量COD,均值分别为59004.5和11179.7 mg/m2;商业用地上溶解态污染物均高于其他用地;文教用地、居住用地和工业用地上各污染物的累积强度较低。2)交通用地在2014年10月(秋季)和2015年3月(春季)的累积强度存在显著性季节差异,春季SS累积强度均值比秋季低约7.7%;全量TN和溶解态COD,TN,TP和氨氮的累积强度均值比秋季高约3.3%,49%,85%,61%和200%;居住用地的累积强度则没有季节差异。3)各类用地上颗粒态COD,TP和TN占全量的比例平均达86.5%,85.1%和71.1%,说明污染物主要吸附在颗粒态物质上,颗粒态污染物占大部分。因此,加大城市清扫力度有利于减少面源污染。4)商业用地单位颗粒物中COD和TN的含量均高于其他用地,均值分别为532.6和17.5 mg/g。交通用地COD,TP和TN的含量比最低,均值分别为212.2,0.86和2.9 mg/g。     

移动窗口域的VDO爆震燃烧识别扩展算法

Siemens VDO爆震识别算法广泛应用于汽油机爆震燃烧诊断,但对于发生在缸压峰值前的爆震循环,其在缸压下降沿确定爆震计算窗口的思想在一定程度上影响了爆震识别及评价的准确性。在VDO算法基础上提出了一种基于移动窗口域爆震识别算法,引入爆震窗口和参考窗口高频累积能量最大差值,利用在指定K区域内移动的参考窗口和爆震窗口,准确识别出爆震计算始点,使爆震窗口包含更多爆震能量,并用此时的爆震窗口和参考窗口累积能量之比作为爆震因子。结果表明:移动窗口域算法的爆震计算始点比VDO算法爆震计算始点提前,呈现更多的爆震能量信息,能弥补对发生在缸压峰值前的爆震事件的漏判。     

基于GAN网络的时间序列预测算法

针对双阶段注意力自编码神经网络(DA-RNN)时间序列预测算法对随机数据预测效果较差和长时间预测中存在的累积误差问题进行改进,设计了一种基于生成式对抗网络(GAN)的时间序列预测算法.该算法以DA-RNN网络为生成网络,利用生成网络和判别网络之间的互补特性,消除DA-RNN网络对于长时间预测过程中存在的累积误差问题;引...     

莱斯衰落信道下 MQAM 信号调制方式自动识别方法

针对受莱斯衰落影响的4QAM、16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM六类信号,分别研究了卷积神经网络（CNN）模型以及特征参数结合深度神经网络（DNN）分类器模型的调制方式识别性能。CNN模型需要大量带标签的数据集以及很长的训练时间才能获得较好的识别性能,而特征参数结合深度神经网络分类器模型所需训练时间较短,但其分类性能受限于特征参数的设计。针对以上问题,研究了混合高阶矩作为特征参数集,再将DNN作为分类器对多进制正交幅度调制（MQAM）信号进行识别的方法。仿真结果表明,该方法在低信噪比情况下对受莱斯衰落影响的MQAM信号识别准确率高于CNN模型,且分类准确率上限明显高于采用高阶累积量作为特征参数的方法。