基于K-AP算法的高光谱图像波段选择方法

在高光谱图像分析领域中，波段选择是一种能有效减少高光谱图像维度的方法。K类仿射传播算法是一种高效的聚类算法，已成功地应用于人脸识别和数据分析等领域，但在高光谱图像分析领域还少有成功的应用。提出将K-AP算法应用于高光谱图像波段选择，对高光谱图像进行有效的数据压缩。针对K-AP算法的特点，基于Kullback-Leibler散度定义了新的相似度矩阵，对波段进行度量，再使用K-AP算法进行聚类，选择最有代表性的波段。实验结果表明，与常用的波段选择方法相比，所提出的方法有更好的表现。     

大脉宽高效率S波段功率放大器的研制

采用内匹配的技术,利用了GaN HEMT功率芯片研制了一款应用在S波段的大脉宽、大功率、高效率的功率放大器。放大器最终实现了1 ms脉宽、30%占空比、在600 MHz的带宽下脉冲输出功率大于150W、附加效率大于55%的设计目标,印证了GaN功率器件的优越性能和广泛应用前景。     

基于波段选择改进的高光谱端元提取方法

为了解决传统N-FINDR算法降维时破坏像元光谱曲线的物理意义这个问题, 采用波段选择方法中的最佳指数法代替特征提取, 改进N-FINDR算法的降维方式; 利用模拟和真实高光谱数据进行实验, 分别用改进的N-FINDR算法与其它两种算法提取端元, 并用全约束最小二乘法解混。结果表明, 改进的N-FINDR算法的解混精度更高, 用时更少。用波段选择代替特征提取改进降维方式, 保留了光谱曲线的物理意义, 在N-FINDR算法中是可行的。     

面向复杂工程项目型产品作业车间调度问题

针对复杂工程项目型产品作业车间调度问题(CEPP-JSP),在考虑产品生产过程具有成套性、并行性、分散性和高柔性等生产特点的基础上,构建了面向CEPP-JSP的基本生产任务分配和作业中心生产调度的多目标优化模型,提出了改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对优化模型进行求解,从而得到了CEPP-JSP的Pareto综合最优解。最后,以某水轮机公司产品的作业车间调度为例,验证了提出模型和算法的可行性和有效性。     

用宽带超表面产生阵列贝塞尔光束

通过在空间光调制器（SLM）上加载相位图或通过光刻加工微型圆锥状结构可以产生贝塞尔光束阵列。然而，典型空间光调制器具有比波长大一个数量级的像素尺寸，这限制了相位梯度的可用范围，用光刻法加工的微型锥透镜的顶端不是标准的圆锥，这影响了贝塞尔光束的质量。为了克服这些缺点，将复杂的相位图加载到电介质超表面上，设计了一种可以产生阵列贝塞尔光束（在波长700 nm处，NA=0.3）的超表面器件。该器件可以宽波段工作，其单元结构在波长580~800 nm范围内的偏振转换效率均超过57%。利用时域有限差分算法（FDTD）对该器件（厚度为380 nm，直径仅为40 μm）进行了仿真，所产生的阵列光束都垂直于超表面器件。所提出的阵列贝塞尔光束发生器具有纳米级别的厚度和几十微米的直径，这对于未来的集成光学领域具有很大的应用前景。     

我国硫化物水生生物水质基准初探

为了保护大部分水生生物,维护水生生态系统结构和功能的完整性以及生物的多样性,推导硫化物水质基准并以此为依据制定水质标准已成为迫切需要。参照国际通用的相关技术指南,从美国环境保护署（USEPA）的ECOTOX毒性数据库和中国知网中收集了相应的硫化物对水生生物的毒性数据。结合我国水生生物区系特点,筛选出广泛存在于我国水体中的水生生物毒性数据。采用美国规范方法SSR法对毒性数据进行了分析,得到的硫化物急性和慢性基准分别为1.46、1.10μg·L-1,且用荷兰物种敏感度分布（SSD）法和评价因子法进行了比较,SSD法与SSR法所得结果在同一数量级,评价因子法相对保守。