α核弹性散射的微观光学势

采用在Dirac-Brueckner-Hartree-Fock的理论框架下得到的核介质中核子光学模型（OMP）是关于密度和能量的函数。为便于计算,利用多项式展开的方法对核子OMP按密度和能量参数化,参数化后的实部和虚部可表示为：     

侧扫雷达在线测流系统研究与应用

为加快水文监测新技术与装备在水文测报中的应用,在云南允景洪水文站建设了一套侧扫雷达在线测流系统示范应用站。侧扫雷达在线测流系统,通过非接触式雷达技术,实现对河流表面流场、网格点流速进行连续监测;结合同步监测水位,从而实现全天候、连续自动河流流量监测与数据传输。通过对侧扫雷达表面流速的分析,建立表面流速模型推算出的侧扫雷达断面平均流速与ADCP实测断面平均流速进行关系曲线检验,其系统误差、符号检验、适线检验、偏离数值检验及不确定度均为合格,侧扫雷达在线测流系统测验精度符合规范要求。     

RQ30D多传感器在线测流系统在高原地区的应用

针对西藏高原河流流量监测的特殊性,无法实现突发洪水高流速下的流量水位自动测量要求,利用非接触雷达波谱技术对河流水位和流速开展自动测验,在阿里地区建立一套非接触式流量在线自动监测站(RQ30D)。在极其恶劣的条件下,能不间断地测量并记录数据,对比分析实测资料,在线测流设备各项指标符合《河流流量测验规范》要求,流速流量站装置结构精简,支架安装简单,实现全天候全自动测流,更好地为高原地区特殊条件下防汛决策指挥、水资源管理和水文测验等提供技术支撑,为将来特殊条件下河流测流技术应用打下基础。     

基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别

在语音情感识别研究中,已有基于深度学习的方法大多没有针对语音时频两域的特征进行建模,且存在网络模型训练时间长、识别准确性不高等问题。语谱图是语音信号转换后具有时频两域的特殊图像,为了充分提取语谱图时频两域的情感特征,提出了一种基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别模型。该模型把语谱图作为网络的输入,引入AlexNet网络模型并迁移其预训练的卷积层权重参数,将卷积神经网络输出的特征图重构后输入LSTM（Long Short-Term Memory）网络进行训练。实验结果表明,所提方法加快了网络训练的速度,并提高了情感识别的准确率。