用羊八井ASγ实验数据寻找TeV能区的γ射线暴

γ射线暴的TeV能区辐射对研究其起源、辐射机制等是非常重要的.利用西藏羊八井ASγ实验三期阵列的重建数据,通过在给定的小天区和时间间隔内寻找较高显著性事例团的方法对TeV能区的γ射线暴进行了寻找,在计算过程中采用“等天顶角法”来估计背景.工作中采用了两种途径来寻找γ射线暴,一种是与卫星γ射线暴的符合寻找,另一种是全天区独立寻找.结果发现少量事例团对背景有明显超出,考虑试验次数后,其超出还不足以认定为γ射线暴.通过Monte Carlo模拟,给出了在95%置信水平下,到达大气顶部流强上限的估计值为3.32×10^-9—1.24×10^-7 cm^-2s^-1. 关键词： γ射线暴 TeV能区 ASγ实验 宇宙射线     

寻找10TeV能区的γ射线暴

利用西藏羊八井大气簇射实验数据,开展了对10TeV能区γ暴的全天区搜寻. 分析了4亿个簇射事例,找出在给定的时间间隔和给定的小天区内出现的簇射事例团. 采用等天顶角方法来估计背景. 有少量事例团显示了对背景的超出,但它们的显著性还不够高,尚不足以认定为γ暴. 讨论了羊八井二期阵列实验对寻找10TeVγ暴所具有的高灵敏度.     

蟹状星云脉冲星的TeV γ射线周期发射

利用自行研制的两台大气切伦科夫望远镜(ACT2和ACT3),在1995年秋至1996年春的观测季节对蟹状星云脉冲星进行了168小时(ACT2)和126小时(ACT3)的跟踪观测.分析这些数据没有发现有月或天时间尺度稳定的33ms周期的TeVγ射线发射,但发现两段持续几十分钟的暴发样本具有33ms周期.     

用羊八井加密阵列数据寻找3TeV能区γ暴的初步结果

报道了用 1 996年 1 0月完成的羊八井 EAS加密阵列探测器 ( Tibet 和 HD)于 1 997- 1 998年进行的全天区观测数据 ,对 3Te Vγ暴进行寻找的结果 .发现了一批显著性明显超过 3σ、少数显著性超过 4σ的事例团. A search for γ ray bursts at 3 TeV energy region was done by using the data of Tibet HD air shower array, which was obtained in the period of Febuary 1997-June 1998. About 2.5×10 9 EAS events were analysed to search for the shower clusters appearing in a fixed time intervial and small sky bin. An equal zenith angle method is used to estimate the background and three different time intervals(Δ t =1, 10, 100 s) were adopted in the research. A part of clusters show excess over the...     

TibetⅡ/HD阵列寻找来自蟹状星云的TeVγ射线

羊八井二期阵列(TibetⅡ)和加密阵列HD(HighDensity)分别从1995年和1996年成功地运行以来,已经积累了大量的数据.报道了利用TibetⅡ在1995年10月至1997年9月、HD阵列在1997年2月至8月收集的数据寻找来自蟹状星云(CrabNebula)方向的10TeV和3TeVγ射线稳定发射的初步结果.分析表明,来自CrabNebula的3TeVγ射线的累积信号事例数显示了稳定增长的趋势,显著性达到了3.2σ,但没有发现10TeV和30TeVγ射线稳定发射的迹象.     

寻找BATSEγ暴的TeV能区伴随γ暴

利用西藏ASγ实验三期阵列的重建数据，对25个BATSEγ暴的TeV能区伴随γ暴进行了符合寻找。在BATSEγ暴方向的90％误差范围内，找出在给定的小天区和时间间隔内出现的显著性较高的TeV事例团，并采用“等天顶角方法”来估计背景。发现少量事例团对背景有明显超出，考虑试验次数后，其超出还不足以认定为γ暴。通过Monte Carlo模拟给出了95％置信水平下流强上限的估计值为7．1×10^-9photons／（cm^2·s）。Searching for TeV burst-like events coincident with the BATSE GRBs data was made by using the ASγ （Tibet-Ⅲ） data. In the period we analysed, there were 25 BATSE GRBs in the field view of Tibet. A search region was defined by the BATSE 90% confidence level positioning error. A GRB candidate was chosen as a shower cluster appearing in a given small sky window and a given time interval. An equi-zenith-angle method was used to estimate the background. No significant TeV GRBs were detected. The flux upper limit at the 95% confidence level was estimated to be about 7.1×10^-9 γ（cm^2·s） by Monte Carlo simulation.     

超新星遗迹和活动星系核10TeV γ射线发射的实验探索

利用羊八井一期阵列从1990年6月到1993年10月的数据,采用等天顶角方法估计背景,寻找包括蟹状星云在内的58个超新星遗迹和包括Mrk421和Mrk501在内的25个活动星系核的10TeVγ射线稳定直流超出.利用李-马的方法,计算了这些候选源直流超出的显著性,没有出现统计上有显著意义的直流超出.采用Kolmogorov-Smirnov检验法,对这些候选源的数据样本偏离标准正态分布的程度进行了检验,没有发现显著偏离标准正态分布.最后,给出了它们的流强上限.     

超新星研究的科学意义

 恒星(变星)渡过它漫长的一生到晚期临终时,不是默默无闻的,而往往要发生一次巨大的自我爆发,爆发时把大量物质抛向星际空间,释放出大量能量,而它的亮度会骤然增加几千万倍,甚至几十亿倍,随后又慢慢暗淡下去(一般用肉眼观察亮度持续时间在6个月以上)。宇宙中这种壮观无比的爆发恒星称为超新星。超新星是恒星世界中活动最剧烈的星体,也是物理学和天文学研究的重要前沿课题之一。     

分层γ扫描技术中点源定位的蒙特卡罗方法

随着核工业发展和放射性同位素的广泛应用,产生大量中、低放射性废物。中、低放射性废物长期贮存前要对放射性废物的核素种类、活度等进行测量。分层扫描(SGS)测量技术是一种无损检测桶装核废物的手段,但是在测量过程中会遇到放射性核素所在的位置变化,则相对衰减距离、效率刻度不对应,导致估计活度结果误差较大。本工作首先将当前层平均分成12份分别进行计数,并通过实验和蒙特卡罗模拟方法,记录以均匀聚乙烯样品填充对废物桶径向不同偏心位置的探测器的计数。由12个位置的探测器计数得到两个最值,并根据射线在样品中衰减规律计算得到放射性核素距桶轴的距离,从而确定放射性核素在当前层的位置。结果表明：此方法可求出放射性核素所在的位置从而估计点源在桶内旋转半径,对应使用该旋转半径下的自吸收校正因子、探测效率和衰减校正效率,提高了SGS估计的精度。     

利用羊八井广延大气簇射阵列探测来自壳型超新星遗迹G40.5-0.5的TeV Gamma射线发射

利用羊八井广延大气簇射阵列从2000年10月到2001年9月的数据,对壳型超新星 遗迹G40.5-0.5可能的TeV gamma射线发射进行了探测. 用对扩展源的二维分析方法发现一个最高超出为4.4σ的天区,EGRET不明源GeV J1907+0557非常接近 这一最高超出天区的中心.     

TeV γ 暴搜寻中最优窗口角半径的探讨

作为搜寻TeVγ暴最主要的观测手段—广延大气簇射阵列,其阵列角分辨值常用于确定搜寻窗口的大小.为了在一个合理大小的窗口内对TeVγ暴进行搜寻,本文从理论上推导出一个统计意义上的最优窗口角半径,然后用Monte Carlo方法进行了模拟验证.结合入射信号强度、背景强度、计算显著性的不同方法等因素,进一步对窗口角半径进行了讨论.并在小统计情况下,给出了计算显著性的经验公式.     

羊八井50m~2RPC地毯性能研究YBJ-ARGO合作组(英文)

利用羊八井５０ｍ２ＲＰＣ地毯（ＹＢＪ－ＡＲＧＯ实验原型）的测试数据对其性能进行了分析研究,包括原初粒子方位角分布、天顶角分布、地毯的角分辨、探测时间系统误差对方位角分布的正弦调制、探测时间系统误差的离线修正、几何不对称的小型地毯探测器上原初粒子到达方向重建误差造成的方位角分布的不均匀性等．     

基于双光源图像特征的夜间能见度观测方法研究

以视觉方法观测能见度为研究核心,提出了基于双光源图像特征的夜间能见度观测方法,完成在各种不同天气情况下,对能见度的大范围、高精度、高鲁棒观测。首先分析多次散射条件下,光源图像亮度变化与大气消光之间的关系,得出反演能见度的基本模型,接着,研究了准确获取与能见度相关的光源图像特征提取算法,并提出了一种能消除光源波动的双光源能见度计算方法。最后,使用基于双光源图像特征的能见度观测系统在不同气象条件下进行实验,结果表明,在采用35 m基线长度,设定观测上限为15 000 m时, 观测误差均小于20%,能够满足气象与交通部门的要求。     

一种基于近红外光谱技术的柴油在线软测量方法研究

为解决柴油凝点难以实时在线检测的问题,提出一种应用近红外(NIR)光谱分析技术的软测量方法。首先,利用光谱分析仪对柴油样品在750～1 550 nm光谱区的信息进行采集,并用多项式卷积对NIR光谱数据进行光谱平滑、基线校正和标准归一化;再由主元分析(PCA)提取NIR光谱数据集特征,降低输入维数,提高了各维特征的敏感性;最后, 通过SVR算法建立凝点的软测量模型。150个柴油样品作为实验材料,其中100个作为校正(训练)样本,其余作为测试样本。经过PCA分析之后,401维的原始NIR吸收光谱数据集被降到了6维。为了验证检测方法的效率,用四种不同的软测量模型(BP,SVR,PCA+BP和PCA+SVR)对测试样品进行估计。实验结果表明：(1)用PCA进行特征提取的软测量模型普遍优于直接作用在光谱波长域的模型;(2)SVR模型的测量效果明显优于BP网络模型,其测试误差只有后者的一半;(3)所提软测量方法的检测值与用冷凝法测量的标准化学值之间的均方误差小于4.2。研究说明了本方法可用于对柴油产品凝点的快速测量。     

基于温度修正模型的柴油凝点快速检测方法

便携式近红外光谱仪现场快速检测是近红外光谱分析领域的一个重要的发展趋势。为了实现快速检测,便携式近红外光谱仪一般不配备温控装置,因此环境温度的变化会带来较大的测量误差。如何降低环境温度对检测结果带来的误差,是便携式近红外光谱仪在现场快速检测领域大规模推广所需要解决的一个重要问题。柴油的凝点值是评价柴油品质和适用范围的一个重要指标,对柴油凝点进行快速检测有重要的经济意义。通过便携式光谱仪采集了50种具有不同凝点的柴油样品在近红外波段（950～1 650 nm）的吸收光谱,研究了环境温度变化下的基于近红外光谱分析的柴油凝点快速检测方法。此光谱仪为基于数字微镜设计的便携式光谱仪,针对现场快检而研发,未配备温控样品池。在环境温度T₀=25 ℃时基于偏最小二乘法建立了柴油凝点的预测模型,并分别将不同环境温度（T_E=-10,0,10,20,30,40和50 ℃）条件下测量的近红外光谱带入上述凝点预测模型,分析预测偏差随环境温度相对参考值变化(T_E-T₀)的依赖关系。通过一次函数对预测误差随环境温度的变化关系进行拟合,发现凝点预测偏差的平均值随环境温度的变化关系为Δｃ＝-0.019 8(T_E-T₀)。将环境温度的修正因子带入25 ℃条件下预测模型,建立了针对环境温度变化的温度修正模型。在温度修正以后,10 ℃条件下预测凝点的均方根误差由原来的14.6降为8.8,相关系数由原来的0.4提升为0.7。研究表明,本温度修正模型可以有效降低环境温度对预测结果带来的误差。基于此温度修正模型,可以显著降低近红外光谱分析建模过程的工作量,在某一特定温度条件下建立预测模型后将此温度修正项带入模型即可用于在其他环境温度条件下进行柴油凝点值的预测,而不需要在其他多个温度条件下分别建立预测模型,可显著提高建模效率和便携式近红外光谱快速检测的温度适应性。     

基于全局灵敏度的电路系统激励与测点优选

针对模拟电路系统级故障诊断问题,提出一种基于全局灵敏度的测试点与测试频率优选方法。利用Pspice软件进行参数分析,避免了电路的拓扑分析和冗繁的计算过程,节省了时间开销,综合考虑元件参数变化影响,定义了网络全局灵敏度的概念,并以此为依据比较不同频率下测点的故障诊断能力,实现测点与测试频率的优选。通过实验仿真验证了方法的有效性,结果表明新方法提高了对系统的故障识别率。     

基于特征区域下凸点提取的藻类荧光光谱波长选择方法

藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一定的影响。针对光谱信息冗余问题,提出了特征区域积分与凸点提取相结合的三维荧光光谱波长选择方法。以抑食金球藻、细长聚球藻、小球藻为研究对象,采用Savitzky-Golay卷积平滑法对三维荧光光谱进行预处理,解决了因外界因素造成的光谱噪声问题,采用马氏距离法剔除三维荧光光谱数据集中的异常光谱样本,运用浓度残差法剔除三维荧光光谱数据集中的异常浓度值样本,然后通过偏最小二乘回归模型的内部交叉验证均方根误差衡量不同特征区域下凸点的可靠性进行波长变量的选择。为验证波长筛选方法的有效性,对三种藻类建立偏最小二乘回归模型,以内部交叉验证决定系数(R²)、内部交叉验证均方根误差(RMSECV)作为模型评价指标。与全光谱数据建立的回归模型进行了比较,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量由全谱的1071个分别减少到77个、 75个、 67个,R²     

Neural Network Used for the Fusion of Predictions Obtained by the K-Nearest Neighbors Algorithm Based on Independent Data Sources

The article concerns the problem of classification based on independent data sets—local decision tables. The aim of the paper is to propose a classification model for dispersed data using a modified k-nearest neighbors algorithm and a neural network. A neural network, more specifically a multilayer perceptron, is used to combine the prediction results obtained based on local tables. Prediction results are stored in the measurement level and generated using a modified k-nearest neighbors algorithm. The task of neural networks is to combine these results and provide a common prediction. In the article various structures of neural networks (different number of neurons in the hidden layer) are studied and the results are compared with the results generated by other fusion methods, such as the majority voting, the Borda count method, the sum rule, the method that is based on decision templates and the method that is based on theory of evidence. Based on the obtained results, it was found that the neural network always generates unambiguous decisions, which is a great advantage as most of the other fusion methods generate ties. Moreover, if only unambiguous results were considered, the use of a neural network gives much better results than other fusion methods. If we allow ambiguity, some fusion methods are slightly better, but it is the result of this fact that it is possible to generate few decisions for the test object.     

Neural Network Based on Quantum Chemistry for Predicting Melting Point of Organic Compounds

采用反向传播神经网络与定量结构-性质关系中量子化学参数相结合的方法测定有机化合物的熔点．11个反映分子间作用力和分子对称性的描述符作为输入变量,通过分子模型和PM3半经验分子轨道理论计算量子化学参数．用260个化合物训练由MatLab方法建立的神经网络,预测了73个化合物的熔点,并与文献中的实验数据进行比较,结果表明这种人工神经网络与定量结构-性质关系结合的方法可以预测有机化合物的熔点,平均绝对偏差5%．