Topological Characterization of Book Graph and Stacked Book Graph

Degree based topological indices are being widely used in computer-aided modeling, structural activity relations, and drug designing to predict the underlying topological properties of networks and graphs. In this work, we compute the certain important degree based topological indices like Randic index, sum connectivity index, ABC index, ABC₄ index, GA index and GA₅ index of Book graph B_n and Stacked book graph B_m,n. The results are analyzed by using edge partition, and the general formulas are derived for the above-mentioned families of graphs.     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

基于衰变链计算的裂变产物缓发γ能谱分析

在军控核查技术中，缓发γ能谱是核材料的“指纹”。为计算和分析铀裂变产物的缓发γ能谱，本文将各种类型的衰变链简化为基态线性链和激发态线性链，推导了零时前后各级核素数目的变化公式，建构了计算缓发γ射线能谱的C语言程序代码，并通过实验对理论推导进行了验证。通过分析几种核素的缓发γ射线计数发现，计算结果与实验数据吻合较好。     

Chaos-Based transmitted-reference ultra-wideband communications

Transmitted-reference (TR) ultra-wideband (UWB) communication systems have gained increasing popularity for the usage in the low data rate application, due to its non-coherent receiver structure. In conventional TR system, non-coherency at the receiver is achieved by sending reference pulses prior to the data-bearing pulses. Then, at the receiver side, reference pulses are used as template signals for correlation with data-bearing pulses. Therefore, the orthogonality between reference and data pulses is obtained in time division multiple access (TDMA) fashion. However, the implementation of a wideband delay line is very difficult in the current low power integrated circuits. In this paper, a TR method called Chaos-Based TR (CB-TR) is proposed. In the proposed method, chaotic sequences are used to separate the reference and data pulses. Such approach exploits the benefits of chaotic signals, such as non-periodicity, easy-to-generate, impulse-like autocorrelation value and low cross-correlation value. Furthermore, in order to decrease the influence of some negative properties of conventional chaotic maps, a modified chaotic generator (MCS) is proposed. Simulation results over the IEEE 802.15.4a channel model show comparable bit error rate performance to other TR methods.     

抗新型冠状病毒2019-nCoV新药的研发

2019年底，湖北武汉暴发了2019新型冠状病毒感染疾病（COVID-19），并快速在全国蔓延，且在多个国家发现病例。其感染病例和死亡病例在短时间内快速超过重症急性呼吸综合征（SARS），给中国带来了不可估量的损失。中国科研人员在短时间内，快速锁定病原体为2019-nCoV（或hCoV-19或SARS-CoV-2)，并且在不同层面开展了相关抗病毒药物的研发工作。本文介绍了抗2019-nCoV新药研发的现状。同时，鉴于突发病原体的药物研发过程相对迟缓，我们建议对于潜在流行可能性的病原体，其药物研发要具有前瞻性，国家层面要推进广谱药物的研发和临床试验，以应对可能出现的疫情风险。     

基于自回归谱外推的全聚焦成像分辨力提升

针对相邻缺陷全聚焦超声成像混叠问题，结合低阶、宽有效频带自回归谱外推方法，压缩超声波时域脉冲宽度，实现亚波长级全聚焦（Total focusing method，TFM）成像分辨力。建立碳钢试块模型，设置两个中心间距1.8 mm，直径1.3 mm圆孔，选用中心频率2.25 MHz，32阵元相控阵探头采集全矩阵数据。针对全矩阵数据，选择自回归阶数为2，信号频谱最大幅值下降14 dB为有效频带，建立自回归模型并外推有效频带外的高频与低频成分，随后对全矩阵数据进行延迟叠加处理和TFM成像。仿真结果表明，低阶、宽有效频带自回归谱外推处理方法具有较高的鲁棒性和准确性，TFM成像后可有效分离中心间距0.7λ（λ为超声波长）圆孔，保留缺陷横向位置信息的同时，定位误差不超过0.73%。对碳钢试块中相同位置及尺寸的圆孔进行试验验证，定位误差不超过1.06%，有效地提高TFM成像分辨力。     

风电机组传动链典型故障特征提取方法

为解决风电机组传动链易发生故障的问题,文章阐述了风电机组齿轮箱特征频率的计算方法和基于振动信号分析的故障特征提取方法。结合实际情况,以行星级齿轮磨损、中间轴小齿轮崩齿、高速轴齿轮崩齿和发电机轴承电腐蚀等典型故障为例,通过齿轮箱特征频率和传动链典型故障振动信号基本特征分析,可较好地完成故障识别。结果表明,采用经典信号处理方法能对上述典型故障进行特征提取,验证了经典方法对单一、明显故障特征提取的有效性,为深入开展传动链故障特征提取方法研究奠定了基础,为风电机组故障检修维护提供了技术支撑。     

天荣矿二2煤储层物性及特征

煤储层物性及特征是煤层气地质理论的重要内容，加强其研究对提高煤层气勘探开发成效至关重要。基于天荣矿地质、煤层气勘探及相关测试等资料，采用地质与煤层气地质理论对该矿二₂煤储层物性及特征进行了研究。结果表明:天荣矿二₂煤层物理性质良好，生烃物质丰富；煤层含煤性、稳定性、可采性好，煤层气含量和纯度高，可为煤层气开发提供良好对象和气源条件；煤变质程度高，煤中裂隙相对发育，但其渗透性整体较差，渗透率分异显著且普遍低下；煤储层能量较强且分异显著，煤储层压力状态为欠压—超压型，并以正常—超压煤储层压力状态为主，有利于煤层气高产富集。     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。     

四川盆地及周缘上奥陶统五峰组岩相特征

上奥陶统五峰组分为页岩段和观音桥段。对比分析四川盆地及周缘五峰组页岩气钻井岩心以及测试数据,根据岩心和全岩矿物组分特征,以硅质矿物(石英)、黏土矿物和碳酸盐矿物为三端元,进行岩相划分。页岩段可识别出4种岩相类型:硅质页岩、含黏土硅质页岩、含灰硅质页岩以及含灰黏土质页岩;观音桥段发育含介壳泥质灰岩。页岩气钻井实测数据表明,页岩段4类页岩岩相品质(有机碳含量、脆性矿物含量以及含气量)差异较大,硅质页岩品质最优,含灰黏土质页岩品质最差。页岩段岩相类型以及观音桥段分布特征受控于沉积环境。川南永川地区等相对浅水的区域页岩厚度较大,但是硅质页岩厚度较小,页岩段整体品质较差,不建议作为水平井靶窗;川南威远地区受古陆和古地形影响,硅质页岩厚度较小,也不建议作为水平井靶窗;川东南焦石坝、武隆、丁山以及南川地区硅质页岩厚度超过4 m,可作为水平井靶窗。