多组分气体吸附平衡预测的探究

为解决由纯组分吸附平衡拟合结果预测多组分气体吸附平衡的问题,在纯组分模型构建时考虑吸附剂表面的不均一性提出了新的双位点吸附模型（Langmuir-Freundlich-Langmuir）,将其吸附行为假设为两类不同吸附位共同作用的结果。在进行双组分的预测时考虑了两类位点的不同排布而导致的两种边界情况,对于每个体系的二元组分吸附平衡的预测都能够很好的满足其中的一种边界情况,三组分气体预测取得良好效果。另外从纯组分模型选取、多组分平衡预测的方程构建方面探讨了影响多组分预测精度的几个因素。     

LBS中面向协同位置隐私保护的群组最近邻查询

在分析现有群组最近邻查询中位置隐私保护的基础上,提出LBS中一种面向位置隐私保护的群组最近邻查询方法。该方法采用分布式系统结构,克服了集中式匿名系统结构所存在通信瓶颈和攻击重点的缺陷。在此基础上根据用户群组的运动状态信息,提出使用位置随机扰动和门限秘密共享的Paillier密码系统来安全地计算用户群组的质心位置。于是将用户群组的最近邻查询转换为此质心的最近邻查询。与现有的相关工作相比,理论分析表明所提有关方案能够在有效抵御现有的距离交叉攻击和共谋攻击下,实现灵活的群组最近邻查询,同时耗费较低的网络资源。     

东昆仑造山带都兰地区花岗岩类锆石U-Pb定年和地球化学特征

地处东昆仑东段重要构造-岩浆带上的都兰地区,近年来发现了一系列斑岩型金属矿床,但由于自然环境条件限制,成矿与地质研究程度尚较低。东昆仑东段都兰地区矿区成矿母岩主要为花岗岩类,本文对主要围岩进行了LA-ICP-MS锆石U-Pb测年和地球化学研究,表明都兰地区花岗岩带岩石类型为高钾钙碱性过铝质;10个花岗岩样品的地球化学分析结果显示,Si O2与Al2O3、Fe2O、Mg O、Ca O、P2O5和Ti O2具有相似的线性递减趋势,样品主量、微量和稀土元素结果反映具有同源性。样品中锆石呈自形-半自形,发育典型的岩浆锆石震荡生长环带,TH/U值较高,为岩浆锆石。测得3个锆石样U-Pb加权平均年龄分别为(246.0±1.1)Ma、(243.4±2.8)Ma和(242.1±7.9)Ma,代表印支期岩体年龄,符合东昆仑地区印支期发生较大规模的岩浆活动事件。     

基于Legendre神经网络的单目视觉相对位姿解算

将BP神经网络、RBF神经网络以及Legendre正交基神经网络应用于单目视觉相对位姿强非线性解算,并且在梯度下降法的基础上推导了Legendre正交基神经网络的最优权值,最后进行了相应的仿真及物理实验.实验结果表明,基于Legendre正交基神经网络的单目视觉相对位姿解算方法不仅精度高、鲁棒性强,而且实时性较好.     

刑侦日盲紫外折衍混合变焦光学系统设计

为了满足刑侦过程中紫外光学系统远距离搜索、近距离拍照的需求,采用二元衍射元件和非球面元件,设计了一种日盲紫外机械补偿变焦光学系统,其中焦距为40mm~80mm,F数为4,工作波段为0.24μm~ 0.28μm。选用S8844-0909型2.54cm紫外CCD,像元尺寸为24μm×24μm,对应视场角为6°~12°。系统由7块透镜组成,结构简单、体积小巧。结果表明,在整个变焦范围内,后截距10mm处,截止空间频率21cycles/mm时,各视场的光学调制传递函数均在0.7以上,接近衍射受限曲线,畸变小于5%,像质优良,像面稳定。该设计能满足光学系统的总体设计要求。     

基于有限元的脉冲激光辐照材料温度场研究

在激光超声检测过程中,为了合理加载脉冲激光的能量,以便获得幅值较大的超声波信号,同时避免脉冲激光造成材料的损伤,需要对脉冲激光辐照材料的温升进行数值计算。依据有限元理论,建立脉冲激光辐照材料的有限元模型,结合导热微分方程,将脉冲激光以热流密度的形式加载于材料表面,分析材料表层受激光辐照时的温度场,讨论有限元热分析时网格尺寸的选取对分析结果的影响。给出了材料表层受脉冲激光辐照时温度场的计算方法和网格尺寸的选择依据,并利用温度场的理论解析结果和应力场分析结果分别验证了温度场有限元计算方法的正确性和有效性。     

22 μm波段多波长可调谐光纤激光器研究

设计了一种基于马赫-曾德(M-Z)光纤干涉滤波器的可调谐多波长掺铥环形光纤激光器,M-Z光纤滤波器由两个3 d B耦合器级联构成,通过光纤耦合器接入环形腔中,并利用Sagnac光纤反射镜实现反射式滤波。实验利用一个发射功率为250 m W的1573 nm光纤激光器作为泵浦源,通过一个1570/2000 nm波分复用器(WDM)注入一段4 m长单模掺铥光纤(TDF)中获得2μm波段光增益。环形腔内加入偏振控制器(PC)调节腔内损耗,实现了2μm波段可调谐多波长输出,观测到最多3个波长激光。     

基于非局部均值滤波与神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生"鬼影"现象的主要原因,在此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法。为了加快收敛速度并减少"鬼影"现象,在神经网络隐含层,利用具有全局寻优且能保持边缘的非局部均值滤波器代替传统的均值滤波器以估计具有更高置信度的真值影像;同时设计可变学习率来自适应地调整每个探测元的非均匀性校正参数的迭代更新过程,以进一步消除"鬼影"。采用两组分别受高空间频率和低空间频率非均匀性干扰的真实红外序列图像进行实验。实验结果表明:相较于目前已有的方法,本文方法不仅具有较快的收敛速度,而且较大程度上抑制了"鬼影"现象的发生。     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差( BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

改进相关反馈技术在CBVR人体动作识别中的应用研究

针对CBVR人体动作识别问题,提出利用相关反馈技术与其它技术相结合。首先,分析了从视频中提取人类行为并将其表示成特征集的方法;然后研究了各种基于内容的视频检索方法;最后,将这些技术进行组合得到基于相关反馈技术的最优CBVR人体动作识别方法。在三个行为数据库中(包括UCF运动,UCF视频网站和HOHA2)评估了由上述几种技术组合而成的性能,实验结果为开发高效的基于内容的视频检索系统提供了有益的借鉴。