表面形貌的全息式非接触光学测量方法

讨论了关于表面形貌的一种全息式非接触光学测量新方法．此方法采用全息光学元件ＨＯＥ替代普通光学元件,作为离焦检测元件,提高了测量精度和范围．     

用多级衍射全息光栅实现神经网络的光学互连

用Mach Zehnder干涉仪分两步记录制作了具有多级衍射的全息光栅 .再利用其多级衍射效应 ,实现了 1 D神经网络的光学互连 .结果表明 ,应用该方法不仅能得到满意的光学互连 ,且具有简单易行的优点 .     

一种具有安全特性的压缩全息成像方法

本文提出一种具有安全特性的压缩全息成像技术来解决当下存在于全息成像方面的安全问题.该方法可以在全息成像场景过程中实现光学加密、光学隐藏和光学压缩功能,能够在保护图像信息安全的同时,实现对数据的压缩.该方法将主对象引入经典Mach-Zehnder干涉仪的参考路径中,实现参考波的空间调制,形成参考光场的二维空间分布.之后,对象信息被加密并隐藏到菲涅耳域中目标光束和参考光束的相干成像过程中的主目标信息中,实现对图像的安全保护;同时,安全物体全息图被进一步压缩采样,单像素检测器只需记录较少数据,就可表示原始成像对象.该技术大大减少了对象的数据采集量,可以在纯光系统下安全地获得压缩对象,这是全息成像方法的一大突破,也有望突破全息影像在3DTV、医学诊断、实时全息TV等领域中,影像数据量受限的瓶颈.凭借全光学手段实现光学安全的可行性,本文提出的方法对实现全光网络、近地和星际激光通信链路等方面也有重要参考意义.     

反射式数字全息显微术重构细胞相位实验数据处理方法研究

 针对数字全息显微术可以重构细胞相位.利用球面光波作为参考光的反射式数字全息显微术重构细胞相位的实验中,理论和实验证明所记录的光场中叠加有球面光场的相位,须减除后才能得到细胞的实际相位.采用不同的方法减除球面光场所得结果不同.对不同方法及结果进行了比较,结果表明:先测量没有细胞时光场相位,再计算细胞相位的方法,优于用拟合出球面波相位计算细胞相位的方法.     

基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法

提出了一种基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法。此方法将神经网络内模控制技术应用到有源电力滤波器（ＡＰＦ）的控制系统中,同时针对ＡＰＦ控制系统中神经网络计算时延问题,引入了一个神经网络预测模型。仿真分析表明,这种控制方法补偿了系统滞后,能充分利用神经网络的自适应特性,有很好的控制效果。     

基于分数富立叶变换的非涅尔全息存储

本文分析了非涅尔全息存储与再现的一些性质,论证了它们和分数富立叶变换之间可以互相变换.提出了用二个罗曼I型的分数富立叶变换光学系统来实现非涅尔全息存储及再现.     

双掺杂LiNbO3晶体光折变效应图像存储特性

研究了系列双掺杂(Ce：Fe，Mn：Fe，Ce：Mn)以及不同后处理态(生长态、还原态和氧化态)铌酸锂晶体的透过率光谱和光折变全息存储特性．实验结果表明高掺杂铌酸锂样品的透过率光谱范围较窄；氧化态样品具有较大的透过率光谱范围；还原态样品具有较大的光折变二波耦合增益特性．难于同时获得大的波耦合增益和图像存储质量．     

全息光学元件(HOE)用于光盘读写头设计

讨论了在光盘读写头设计中采用全息光学元件(HOE)及二极管激光器所涉及的技术问题及解决方法。双全息光学元件的应用可以校正二极管激光器输出的椭圆光束,可以补偿二极管激光输出波长变动对聚焦光斑的影响。采用光线追迹计算机模拟方法讨论了几种全息式光盘读写头结构。对双球面透镜双全息光学元件的读写头结构给出了实验结果。     

分振幅法制作全息光栅实验的改进

分析用传统光路制作全息光栅质量不高的原因。提出了全息光栅的拍摄光路改进方法,讨论了实验中的几个关键问题。     

用神经网络解多元非线性方程组

给出前人人工神经网络逼近性理论，得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数，并通过计算机对一些非线性函数进行模拟，模拟结果表明这种方法的可行性．给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理     

光学相关不变性模式识别的局限性及其出路

本文运用神经网络理论分析了光学相关不变性模式识别的局限性,在保持光学相关模式识别方法的合理内涵的基础上,提出了基于两层神经网络的不变性模式识别方法,分析了这种方法的普适性、适应性、最优并行性及其在硬件实现上的优点,并给出该方法用于多个飞行目标多畸变不变性识别的实验结果．     

增量构造负相关异构神经网络集成的方法

基于负相关异构网络,提出了一种增量构造异构神经网络集成(NNE)的方法.该方法在训练成员网络时,不仅调整网络的连接权值,而且动态调整网络的结构,从而在提高单个网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度,减小网络集成的泛化误差.该方法包括构造最佳异构网络(BHNN)和构造异构网络集成(HNNE)两个部分,BHNN基于负相关学习动态构造多个最佳网络,HNNE利用训练好的最佳网络增量地构造异构NNE.使用网络泛化误差和集成泛化误差,整个集成过程可自动完成,无需预先确定成员网络的结构.分别对回归和分类问题进行了实验,相对于单个网络,该方法在测试数据集上的错误率降低了17%～85%,与已有的Boosting、Bagging等网络集成方法相比,错误率也有不同程度的改善.     

基于差异性度量的选择性神经网络集成

基于神经网络间的差异性,提出一种选择性神经网络集成方法.该方法利用差异性度量,选择满足一定条件的个体神经网络组成神经网络集成,选出的个体神经网络既满足个体的精度要求,又满足个体神经网络之间的差异性要求.理论分析和实验结果表明,利用该方法能够提高神经网络集成的分类识别率.     

菲涅尔全息型波分复用器的初步设计与制作

提出一种利用离轴全息菲涅尔透镜制作全息型波分复用器的新方法.全息菲涅尔透镜具有会聚和色散两种功能,因此在光纤通信的波分复用元件中存在巨大的应用潜力.此种元件的主要优点为节省辅助元器件,并且成本低.阐述了波分复用器的设计原理和制作方法,其工作的中心波长为1550nm,信道间隔为2nm.通过理论分析证实制作的元件满足光纤通信系统的要求.给出了初步的实验方法、实验结果并进一步讨论了应改进的方案.     

基于迟滞噪声混沌神经网络的TDMA广播调度

分组无线网络的时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)广播调度问题是一个经典的NP-hard组合优化问题,可用神经网络求解.混沌动力学、随机游动和迟滞动力学均能够有效地提高神经网络的优化性能.为了提高迟滞动力学在噪声混沌神经网络中的优化能力,又不增加噪声混沌神经网络的参数,将噪声混沌神经网络的噪声幅值作为Sigmoid函数的中心参数,并通过神经元的输入变化来控制噪声幅值形成迟滞环,提出了一种新型的迟滞噪声混沌神经网络.对神经元状态演化行为的研究表明,该网络能够同时演化出混沌倒分岔、随机游动和迟滞等动力学行为.对分组无线网络的TDMA广播调度问题的仿真表明,提出的迟滞噪声混沌神经网络具有更好的优化性能.     

活性污泥过程MISO神经网络模型

用误差反向传递 ( BP)神经网络模拟了活性污泥过程 ,发现使用多输入多输出 ( MIMO)神经网络来模拟活性污泥过程变量间关系时 ,线性部分误差较小 ,非线性部分误差较大 ;但若用数个多输入单输出 ( MISO)神经网络的组合来模拟时 ,则对活性污泥过程的线性或非线性关系均能很好模拟     

全息光学头中 HOE 设计研究

分析了全息光学头的系统结构及伺服机理,对关键元件ＨＯＥ槽纹的轮廓进行优化设计,在保持光学头性能不变的情况下,得到较高的光能衍射效率     

An updatable holographic three-dimensional display

Holographic three-dimensional (3D) displays provide realistic images without the need for special eyewear, making them valuable tools for applications that require situational awareness, such as medical, industrial and military imaging. Currently commercially available holographic 3D displays use photopolymers that lack image-updating capability, resulting in restricted use and high cost. Photorefractive polymers are dynamic holographic recording materials that allow updating of images and have a wide range of applications, including optical correlation, imaging through scattering media and optical communication. To be suitable for 3D displays, photorefractive polymers need to have nearly 100% diffraction efficiency, fast writing time, hours of image persistence, rapid erasure, and large area-a combination of properties that has not been shown before. Here, we report an updatable holographic 3D display based on photorefractive polymers with such properties, capable of recording and displaying new images every few minutes. This is the largest photorefractive 3D display to date (4 x 4 inches in size); it can be recorded within a few minutes, viewed for several hours without the need for refreshing, and can be completely erased and updated with new images when desired.     

用于振动噪声分析的模糊神经网络故障诊断测试仪的研制

以８０Ｃ１９６ＫＢ为核心,基于模糊神经网络的多功能便携式振动噪声分析仪对振动和噪声信号检测,在复数范围内进行１０２４点浮点快速付立叶变换,从而得到被测信号频谱图,通过对传统谱图分析,提出一种简单、有效的分析方法,并与神经网络和模糊理论相结合,用已建立的模糊神经网络对谱图进行模式识别或故障诊断．     

利用串/并联神经网络建立化学反应器模型

本文研究使用线性动态神经网络与非线性的静态网络相结合的混合建模方式解决复杂非线性系统的建模问题。使用混合神经网络建模，可以降低单个网络的训练难度，基于此，也可将非线性系统控制策略的求解分解，转换为线性系统的求解。从而改善使用单一神经网络建模存在的精度不高以及训练时间长等不足，也为非线性系统控制策略的求解提供方便。本文以一个典型多变量系统——连续搅拌釜式反应器（CSTR）作为仿真对象，详细研究和实现了两类神经网络串联和并联的混合建模方法，并对结果进行了比较。