新型InSb-In薄膜磁阻式振动传感器的设计

介绍了一种用InSb-In共晶体薄膜磁敏元件制成的准全方位振动传感器.它由两对对称轴方向互相垂直的InSb-In磁敏元件构成,可将检测方位范围由一维扩展到现在的二维平面,并用单片机P87LPC760对传感器信号进行处理,应用中可提高检测信号的准确性.经实测, 在机械振动的中低频率检测范围内,传感器的有效频带不窄于4～760Hz,其通频带内信噪比为30～32dB,经换算得灵敏度为16mV/gn.同时,得到传感器振动强度大小与磁敏电阻器输出信号关系曲线.     

ZnO增强MgO薄膜的次级电子发射性能实验和理论研究北大核心CSCD

本研究采用热蒸镀结合低氧压热活化技术,在FTO玻璃表面沉积制备了厚度为200~300 nm的MgO薄膜和MgO-ZnO复合薄膜,比较测试了薄膜的次级电子发射性能。采用扫描电镜、能谱仪、X射线衍射、X射线光电子能谱仪、俄歇电子谱仪表征了薄膜材料的显微形貌、厚度、结构及元素深度分布。测试了薄膜的次级发射系数(δ)随一次电子能量(Ep)和持续电子束轰击时间的变化情况。采用基于密度泛函理论的第一性原理计算分析了掺杂Zn2+的MgO薄膜的电子态密度分布。研究结果表明,相对于MgO薄膜,MgO-ZnO复合薄膜具有更优异的δ和耐电子束轰击稳定性。其在氧压5 Pa、500℃活化30 min后,在Ep为800 eV轰击时最大次级发射系数(δm)高达12.1,且经过Ep为600 eV、一次电子束流20μA持续轰击120 h后δm仍大于11。次级发射性能提升的主要原因是薄膜中ZnO的掺杂降低了MgO的禁带宽度,以及部分Zn单质的存在有效抵制了表面荷电效应。     

基于神经网络集成技术的运动想像脑电识别方法

针对运动想像脑电信号,提出一种基于神经网络集成技术的识别方法.该方法通过离散小波变换(DWT)抽取想像左、右手运动的主要特征,采用Bagging算法构建神经网络集成(NNE)模型,并选取相对多数投票法获得网络集成的输出结果.在"BCI Competition 2003"竞赛数据集上的实验结果表明,该方法得到了比基于单个神经网络的脑电信号识别方法更高的识别率,同时,降低了个体神经网络的配置难度,提高了系统的泛化能力.     

基于对比层级相关性传播的由粗到细的类激活映射算法研究

以卷积神经网络为代表的深度学习算法高度依赖于模型的非线性和调试技术,在实际应用过程中普遍存在黑箱属性,严重限制了其在安全敏感领域的进一步发展。为此,该文提出一种由粗到细的类激活映射算法(CF-CAM),用于对深度神经网络的决策行为进行诊断。该算法重新建立了特征图和模型决策之间的关系,利用对比层级相关性传播理论获取特征图中每个位置对网络决策的贡献生成空间级的相关性掩码,找到影响模型决策的重要性区域,再与经过模糊化操作的输入图像进行线性加权重新输入到网络中得到特征图的目标分数,从空间域和通道域实现对深度神经网络进行由粗到细的解释。实验结果表明,相较于其他方法该文提出的CF-CAM在忠实度和定位性能上具有显著提升。此外,该文将CF-CAM作为一种数据增强策略应用于鸟类细粒度分类任务,对困难样本进行学习,可以有效提高网络识别的准确率,进一步验证了CF-CAM算法的有效性和优越性。     

烧结断面火焰图像多核Boosting显著性检测

烧结断面火焰图像受烟尘与光晕干扰,图像中火焰边缘与料层区域出现模糊退化现象.为解决传统基于二维图像特征的显著性检测方法难以有效地获取断面火焰图像实际显著区域的问题,提出基于边界连通性与多核Boosting的显著性检测方法.首先在图像颜色空间转换过程中采用色彩去相关原理,利用边界连通性与暗通道先验获取初始显著性图,提高初始显著性模型的检测水平;然后根据断面火焰图像超像素区域自身信息、区域方差和区域对比度构建区域描述符,在4个尺度上描述超像素分割区域,并使用基于支持向量回归的多核Boosting算法生成辅助显著性图;最后将初始显著性图与辅助显著性图进行加权融合,得到最终显著性图.以P-R曲线、F-measure、平均绝对误差和单幅图像的运行时间为评价指标,采用包含人工标注的600幅烧结断面火焰图像将所提方法与其他5种现有方法进行对比,并对所提方法各阶段进行分析.实验结果表明,所提方法优于其他5种方法,各阶段检测性能逐步增强,为提高断面火焰图像有效信息的提取精度奠定了基础.     

一种基于分段偏最小二乘模型的土壤重金属遥感反演方法

土壤中重金属由于其毒性而成为最有害的环境污染物之一,利用遥感进行土壤重金属检测和分布制图是目前最为高效的手段。采用哨兵二号（Sentinel-2）多光谱影像与实测样品光谱数据,对山西省铜矿峪铜矿尾矿库及其周边农田土壤的铜（Cu）含量进行估算,利用68个土壤样品的反射光谱,优选出适合土壤铜含量预测的波段,结合分段偏最小二乘法（Piecewise Partial Least Squares Regression,P-PLSR）,对土壤铜含量进行估算,将模型用于Sentinel-2影像获得了Cu含量的空间分布。通过P-PLSR对实测样品光谱建模反演Cu含量的决定系数（R²）为0.89,预测偏差比（RPD）为2.82;利用Sentinel-2多光谱影像获得了该区域Cu元素含量空间分布,其Cu含量的估算精度R²为0.74,RPD为1.73,Cu含量高值区空间分布与尾矿库关系密切。Sentinel-2多光谱数据具有高空间分辨率（10、20和60 m）、高时间分辨率和幅宽大（290 km）等优势,通过敏感波段选择并建立反演模型,可实现大范围土壤环境制图。     

基于双残差超密集网络的多模态医学图像融合

针对基于残差网络和密集网络的图像融合方法存在网络中间层的部分有用信息丢失和融合图像细节不清晰的问题,提出了基于双残差超密集网络(Dual Residual Hyper-Densely Networks,DRHDNs)的多模态医学图像融合方法。DRHDNs分为特征提取和特征融合两部分。特征提取部分通过将超密集连接与残差学习相结合,构造出双残差超密集块,用于提取特征,其中超密集连接不仅发生在同一路径的层之间,还发生在不同路径的层之间,这种连接使特征提取更充分,细节信息更丰富,并且对源图像进行了初步的特征融合。特征融合部分则进行最终的融合。通过实验将其与另外6种图像融合方法对4组脑部图像进行了融合比较,并根据4种评价指标进行了客观比较。结果显示,DRHDNs在保留细节、对比度和清晰度等方面都有很好的表现,其融合图像细节信息丰富并且清晰,便于疾病的诊断。     

氨基官能化的硅基介孔材料的合成与表征

分别以十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)和三嵌段共聚物(P123)为模板剂,正硅酸乙酯(TEOS)为硅源,合成两种硅基介孔材料MCM-41和SBA-15.通过有机硅烷偶连法将3-氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)嫁接到已合成的两种介孔材料上,得到氨基官能化的硅基介孔材料.利用XRD、FT-IR、N2吸附-脱附和ICP含量测定对合成的材料进行表征.     

区间参数分数阶时滞系统鲁棒稳定域

对区间参数分数阶时滞系统,提出了对分数阶PIλDμ控制器求其鲁棒稳定域的方法.利用边界理论将区间参数分数阶时滞系统分解为若干顶点子系统,求出各顶点子系统特征多项式和与之相对应凸多面体棱边的集合.应用D分解方法分别求出使各子系统获得最大稳定域时的PIλD和PIDμ控制器的参数λ和μ,从而获得了分数阶PIλDμ控制器的参数.由该分数阶PIλDμ控制器计算各个子系统的稳定域,各子系统稳定域的交集即为原区间参数时滞系统的稳定域;并证明了该域为区间参数分数阶时滞系统的鲁棒稳定域.通过实例的验证表明,该算法是可行有效的.     

基于AHP的服务型政府绩效评价设计与实现

为了解决服务型政府绩效评价中定性与定量评价难以合理结合的问题,本文采用问卷调查的形式,并依据问卷中各专家的意见,筛选出较重要的指标,把收集来的调查问卷所初步形成的政府绩效评价指标体系{X}视为一个模糊集合,把每个评价指标视为一个元素,对每个评价指标进行隶属度分析,通过相互比较确定各准则对于目标的权重,同时构造判断矩阵,对判断矩阵分别进行层次单排序、层次总排序及其一致性检验,并采用层次分析法及模糊综合评价法进行评价分析,结果表明,通过明确的细分指标量化,使其考核结果更加科学、客观,可对事物的优劣做出科学评价,并为正确决策提供理论依据。此方法可操作性强,具有很好的应用价值。