注入种子CuBr激光器中的光谱控制

报道了采用注入种子方法．对ＣｕＢｒ激光器进行激光模式控制的实验结果。实现了单纵模ＣｕＢｒ激光脉冲的注入放大，获得了功率为１００ｍＷ水平的窄线宽铜激光辐射．在理论上分析了短脉冲高增益激光器中注入种子过程，讨论了在注入种子ＣｕＢｒ激光器中进行光谱控制的实验结果．     

Luminescent Efficiency in Single-layer Organic Electrophosphorescent Devices

Based on the charge injection and recombination processes and the triplet-triplet annihilation process, a model to calculate the electro.luminescent（EL） efficiency is presented. The influences of the applied electric field on the injection efficiency, recombination efficiency and electroluminescent efficiency are discussed. It is found that： （1） The injection efficiency is increasing while the recombination efficiency is decreasing with the applied electric field increasing. （2） The EL efficiency is enhanced at low electric field slowly but is decreasing at high electric field with the increase of applied voltage. （3） The EL efficiency is decreasing with the increase of the host-guest molecular distance （R）. So, it is concluded that the EL efficiency in single-layer organic electrophosphorescent devices is dominated by injection efficiency at lower electric field and recombination efficiency at higher electric field.     

关于复合水气交替注入（WAG）驱油中粘性指进的预测模型

本文运用不可调参数建立了一个关于复合水气交替注入驱油中粘性指进问题的预测模型。利用该模型可生成一个可应用在常规复合模拟程序中的拟函数，且已成功地运用在三种类型实例中，包括一个简单的非均质油藏。     

基于无监督深度图像生成的盲降噪模型

鉴于有监督神经网络降噪模型的数据依赖缺陷,提出了一种基于无监督深度生成（UDIG）的盲降噪模型。首先,利用噪声水平评估（NLE）算法测定给定噪声图像中的噪声水平值并输入到主流FFDNet降噪模型中,所得到降噪后的图像（称为初步降噪图像）作为UDIG降噪模型的输入。其次,选用编码器—解码器架构作为UDIG模型的骨干网络并用UDIG模型的输出图像（即生成图像）分别与初步降噪图像、噪声图像之间的均方误差之和构建混合loss函数;再次,以loss最小化为优化目标,通过随机梯度下降（SGD）网络训练算法调整网络模型的参数值从而获得一系列生成图像;最后,当残差图像（噪声图像与生成图像之间）的标准差逼近之前NLE算法所测定的噪声水平估计值时及时终止网络迭代训练过程,从而确保生成图像（作为降噪后图像）的图像质量最佳。实验结果表明：与现有的主流降噪模型（算法）相比,UDIG降噪模型在降噪效果上具有显著优势。     

基于三维依赖矩阵的故障预测策略设计

针对不同基于状态监测的故障预测方法难以在一个平台下集成和组合的问题,设计了基于故障、测试、衰退信息三维依赖矩阵的故障预测策略设计框架,在框架内给出了故障预测需求设计和预测用测试选择的基本方法,并在灰色预测和支持向量回归预测的基础上,通过融合粒子群和声算法给出了一种灰色支持向量回归智能组合衰退趋势预测分析方法,结合故障预测实例验证了所给方法的有效性和准确性.