改进的联合代数重建法及其有限角投影重建

提出了一种基于联合代数重建法的改进算法（MSART）。该算法将穿过像素的射线长度和灰度值综合考虑进误差分配公式，有效地抑制了联合迭代重建法（SART）的边缘效应，使得重建精度大大提高。即使在少数投影有限角图像重建中，通过选择合适的投影方法，也能达到最大误差不大于5％，平均误差不大于1％的重建效果。  

修改的联合代数迭代法及其在图像重建中的应用

少数投影重建算法研究是当今图像重建算法中的一个难点问题，本文提出了一种基于联合代数迭代法的改进算法，该算法将射线穿过像素的长度和像素的灰度综合考虑进迭代公式，有效地抑制了联合代数迭代法的边缘效应，使得重建精度大大提高，并且可以很好地应用于少数投影重建。  

电介质膜增强的Goos-H(a)nchen位移的微波测量

如果在折射率较高的电介质基底上镀一层折射率较低的电介质薄膜(介质膜的另一侧为折射率更低的介质,如空气),并且恰当选择基底内光束的入射角,使得光束在基底-介质膜界面上折射到薄膜内、在薄膜-空气界面上全反射,那么反射光束的Goos-H(a)nchen(GH)位移在一定条件下会得到共振增强.采用微波技术直接地测量了这种Goos-H(a)nchen位移随电介质膜厚度的变化,测量结果与理论预言吻合得较好.  

基于数据场的概率神经网络算法

 提出基于数据场高斯势约简概率神经网络结构,基本思路:引入数据场估计训练集各类概率密度,选择局部极大密度估计样本构造网络;对初始网络迭代训练,依次扩展各类具有最大密度估计值的误分样本至模式层并调整权重参数,直至满足指定精度.采用增量密度计算,保证快速迭代和高概率收敛.基于重采样技术进一步提升泛化精度.实验表明,提出的算法解释精练、拟合优度适中、计算高效.  

有限光束穿过薄介质板的类Goos—Haenchen位移

研究了有限光束穿过薄介质板时透射光束存在类Coos-Hitnchen位移、角偏转、束腰宽度的修正以及焦点的纵向移动4种非几何光学效应；给出了位移反向时入射角及介质板的厚度所需满足的必要条件；报道了利用微波技术首次在实验上观测到穿过薄介质板时波束的反向GHL位移，这些奇异的光学现象将在光学器件和集成光学中具有潜在的应用。  

有限光束的表示方法及物理性质

介绍了在非近轴光束的表示理论、非近轴光束的整体参量、轨道角动量、横向效应以及光的自旋霍尔(Hall)效应等有限光束的物理性质研究中所取得的进展。以平面波谱表示方法为基础,发展了一套有限光束的表示理论,在规定光束全局琼斯矢量(称为广义琼斯矢量)的基础上,提出了一个全局特征单位矢量,发现这两个全局量在有限光束的表示中具有重要的作用。利用该表示理论很好地解决了非近轴光束的角动量问题,发现非近轴光束的总角动量可以严格地分解成自旋和轨道两部分,但是两者都依赖于由偏振椭圆度表征的光束的偏振状态。采用特征单位矢量的变化可以很好地解释近两年来国内外学者从实验上分别观测到折射光和反射光的所谓自旋Hall效应。  

神经网络应用于有限角CT图像重建

本文采用连续型Hopfield神经冈络(HNN)模型应用于有限角CT图像重建,该重建算法将两种优化准则转化为模型的能量系数求取图像重建的最优解,通过数值模拟,考察了该重建算法和抗噪性能,均得到了良好的结果。  

电介质膜增强的Goos—Hǎnchen位移的微波测量

如果在折射率较高的电介质基底上镀一层折射率较低的电介质薄膜（介质膜的另一侧为折射率更低的介质，如空气），并且恰当选择基底内光束的入射角，使得光束在基底一介质膜界面上折射到薄膜内、在薄膜一空气界面上全反射，那么反射光束的Goos—Hǎnchen（GH）位移在一定条件下会得到共振增强。采用微波技术直接地测量了这种Goos—Hǎnchen位移随电介质膜厚度的变化，测量结果与理论预言吻合得较好。  

有限光束穿过薄介质板的类Goos-H(a)nchen位移

研究了有限光束穿过薄介质板时透射光束存在类Goos-H(a)nchen位移、角偏转、束腰宽度的修正以及焦点的纵向移动4种非几何光学效应;给出了位移反向时入射角及介质板的厚度所需满足的必要条件;报道了利用微波技术首次在实验上观测到穿过薄介质板时波束的反向GHL位移.这些奇异的光学现象将在光学器件和集成光学中具有潜在的应用.  

神经网络应用于有限角CT图像重建

本文采用连续型Hopfield神经网络(HNN)模型应用于有限角CT图像重建，该重建算法将两种优化准则转化为模型的能量系数求取图像重建的最优解，通过数值模拟，考察了该重建算法和抗噪性能，均得到了良好的结果。