四种别藻蓝蛋白三聚体的时间分辨荧光光谱研究

研究了从Ａｎａｂａｎａｖａｒｉｂｉｌｉｓ中提取的４种别藻蓝蛋白ＡＰＣＩ，ＡＰＣＩＩ，ＡＰＣＩＩ及ＡＰＣＢ三聚体的稳态光谱和皮秒荧光光谱。采用Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法对瞬态荧光光谱进行拟合，实验结果表明：ＡＰＣＩ荧光有两个带，其中第一个带位于６６２ｎｍ，有两个时间组分：３５．８ｐｓ和１．６７ｎｓ；第二个带位于６８０ｎｍ，有两个时间组分：３４．２ｐｓ和１．６４ｎｓ；ＡＰＣＩＩ瞬态荧光位于６６０ｎｍ，有两个时间组分：２０．４ｐｓ和１．６４ｎｓ；ＡＰＣＩＩ瞬态荧光位于６６０ｎｍ，有两个时间组分：２３．８ｐｓ和１．７６ｎｓ；ＡＰＣＢ瞬态荧光有两个带，其中第一个带位于６６２ｎｍ，有两个时间组分：３６．６ｐｓ和１．４５ｎｓ；第二个带位于６８０ｎｍ，有两个时间组分：２５．８ｐｓ和１．６２ｎｓ。实验结果一方面说明了藻胆体核内４种别藻蓝蛋白形成能量传递的两条途径；另一方面瞬态荧光解叠结果揭示了ＡＰＣＩ和ＡＰＣＢ三聚体内能量传递的超快过程。     

基于SR-FSDAF多源影像融合的内陆水体NH3-N反演研究

利用遥感影像进行大范围水体NH₃-N动态监测和时空分析,可快速实时发现由NH₃-N引起的富营养化和发黑发臭等一系列问题。为了克服单一卫星观测无法同时获取高空间和高时相分辨率影像的问题,在FSDAF模型的基础上,提出了改进的时空融合模型SR-FSDAF,基于ESPCN重构空间变化预测图像,生成由Landsat-8与MODIS影像融合的高空间和高时相分辨率影像,结合水质监测数据和遥感反射率光谱信息建立水体NH₃-N浓度反演模型以获取多时段大范围水体NH₃-N浓度值。以信阳市的主干河流为例进行了NH₃-N浓度的反演和时空分析,结果表明研究区域整体水体NH₃-N浓度呈现略微下降趋势,并有明显季节特征,潢河与浉河等支流部分河段由于工厂排污的影响导致氨氮污染较严重,需加强水质监测和污染治理。     

基于IR-MAD算法的GF-1影像土地利用变化检测研究

变化检测是遥感应用领域的研究热点之一,为探究高分一号(GF-1)PMS影像在土地利用变化检测中的适用性和有效性,文章以毕节市金海湖新区办事处为研究区,选取2017、2019两期GF-1 PMS影像为数据源,对比直接分析比较法中的迭代加权多元变化检测(IR-MAD)和基于随机森林(Random Forest, RF)分类后比较法的检测效果。结果表明：IR-MAD算法检测效果良好,可以有效地区分不变区域与变化区域,总体精度和Kappa系数较高,过程不依赖于训练样本的多少,总体精度达到90.78%,Kappa系数为0.86,而随机森林分类算法精度相对较低,检测效果欠佳,总体精度为89.32%,Kappa系数为0.80。因此,IR-MAD算法更适用于小尺度的土地利用变化检测。     

基于GF-3与Sentinel-2A图像融合的高精度水体提取算法

应用遥感技术提取水体信息已成为研究热点之一.我国卫星高分三号(GF-3)雷达数据具有全天时全天候工作和高空间分辨率的特点,但是容易受到斑点噪声的影响,而且包含的对象信息非常有限.多光谱图像包含丰富的光谱信息,可以填补雷达数据的信息缺陷,但是空间分辨率相对较低.为了提高遥感图像中水体的分类精度,采用多源数据融合办法,首次...     

基于GMI数据的植被荧光反演研究

太阳诱导叶绿素荧光直接指示植被生理状态,而植被作为重要的碳汇,若能利用温室气体卫星遥感数据反演出植被叶绿素荧光,则对于分析大气温室气体源、汇具有重要意义。利用氧气吸收线拟合法,基于GF-5卫星“大气主要温室气体监测仪(GMI)”及美国OCO-2遥感数据,针对亚马逊森林、撒哈拉沙漠和非洲草原地区2019年1月和7月GMI卫星遥感数据开展了叶绿素荧光反演研究,并将结果与OCO-2数据荧光产品进行对比分析。反演结果表明：以OCO-2荧光产品为基准,在三个研究区域的两个研究时段内,GMI数据能够较好地反演叶绿素荧光强度。     

基于遗传BP神经网络算法的主被动遥感协同反演土壤水分

提出了一种基于遗传神经网络算法的主被动遥感协同反演地表土壤水分的方法.首先,建立一个BP神经网络,并采用遗传算法对BP网络的节点权值进行了优化.然后分别将TM数据(TM3,TM4,TM6)、不同极化和极化比的(VV,VH,VH/VV)ASAR数据作为神经网络的输入,土壤水分含量作为网络的输出,用部分实测数据对网络进行训练并反演得到研究区土壤水分布图.最后,利用地面实测数据分别对遗传神经网络优化算法的有效性和主被动遥感协同反演的效果进行了验证,结果表明,新优化算法是有效可行的,且TM和ASAR协同反演的结果比两者单独反演的结果明显要好,体现了主被动遥感协同反演土壤水分的优势与潜力.     

基于遥感反演的地球红外背景建模

模拟地球红外辐射背景的前提是要获取可靠的全球表面温度。利用卫星遥感数据可以反演得到较精确的地表温度。反演算法采用了应用广泛的分裂窗算法,并将反演结果绘制成了全球表面温度分布图。同时,建立了完整的地球红外辐射亮度模型,考虑不同地域、纬度和季节模式下的大气辐射亮度和大气衰减。通过遥感反演技术与红外辐射建模技术的结合,最终完成了任意波段全球红外辐射背景亮度的计算与图像生成。结果表明:模拟的地球红外辐射图像效果精细,真实反映了地球背景的红外辐射特征,在空间目标的热环境分析,以及空间红外探测与隐身技术的研究等方面具有重要的应用价值。     

基于随机平均梯度下降和对比源反演的非线性逆散射算法研究

采用非线性对比源反演(CSI)算法求解电磁逆散射问题时,在每次迭代过程中都涉及到求解散射场数据关于对比源和总场的微分,即Jacobi矩阵,该矩阵求解导致算法存在计算代价大和收敛速度慢等问题。该文在CSI框架下,采用一种基于随机平均梯度下降的对比源反演算法(SAG-CSI)代替原来的全梯度交替共轭梯度算法来重构介质目标介电常数的空间分布信息。该方法在每次迭代中只需计算随机抽取的部分测量数据在目标函数中的梯度信息,同时目标函数对未抽中的测量数据的梯度信息保持不变,用以上两部分梯度信息共同求解出目标函数的最优值。由模拟数据结果表明,该方法与传统CSI方法在成像精度相比拟的情况下,降低了计算代价并提高算法收敛速度。

     

海洋红藻R—藻胆蛋白的扫描隧道显微镜研究

Ｒ－藻红蛋白（Ｒ－ＰＥ）从海洋红藻多管藻中分离获得，然后用扫描隧道显微镜对其结构进行了研究。结果表明当Ｒ－ＰＥ在基底高定向石墨（ＨＯＰＧ）上吸附时，大部分蛋白分子聚集在一起，少数单个的蛋白分子分布于ＨＯＰＧ的表面。进一步缩小扫描范围，以可清楚地观察到Ｒ－ＰＥ分子为圆盘壮结构，但分子中央的孔洞的不象－Ｃ藻蓝蛋白那样清晰，这是由于λ－亚基位于分子的中央孔洞内。     

利用近邻因子提高二氧化氮遥感反演浓度的精精度度——基于随机森林算法

NO₂是损害健康和破坏生态的主要大气污染物。本文基于NASA提供的Aura OMI遥感反演NO₂浓度,利用采样点8 km内的经济、人口、路网和坡度数据,以及气象、植被和高程的点值数据,采用随机森林算法、地理加权回归(GWR)和多尺度GWR方法提高NO₂浓度的预测精度。NASA原浓度R²为0.48,以上三种模型把交叉验证R²分别提高到0.74、0.71和0.70,其中随机森林算法的精度最高,该算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别只有6.4μg/m³和4.98μg/m³,且其速度远快于多尺度GWR,预测精度也高于大部分现有的同等范围研究。在浓度修正方面,局部化经济人口路网因子对预测精度提高的贡献至少为11.24%。此外,基于随机森林算法还给出全国县级城市NO₂浓度估计值的分布图。     

一种新的无监督的卫星影像变化检测算法

提出了一种基于主分量分析(PCA)和上下截集模糊Kohonen聚类网络(UDSFKCN)的、无监督的、不同时相的和卫星影像的像素级变化检测新算法.将PCA和UDSFKCN两种方法结合,并将它应用于不同时相的卫星影像的变化检测.该方法结合每个像素的邻域信息,利用PCA,产生每个像素对应的基于邻域信息的特征向量;又将变化区...     

基于先验特征的矿下人员定位校准方法

针对目前人员定位方法普遍存在易受环境影响,累计误差大等问题,该文提出一种利用地图先验知识与井下人员行进方向识别相结合的位置校正方法。该方法首先通过线性判别分析(LDA)降低传感器特征集的维度,之后利用随机森林(RF)与设置阈值的方法对井下人员的行进方向分类并标记特殊点,将特殊点与巷道结构的先验知识进行匹配,修正并更新通过步行者航位推算算法(PDR)得到的井下人员的初步运动轨迹。实验结果表明：LDA的预处理方法能够有效提高后续分类器的精度高达6%以上。该文提出的位置估算方法能够有效减小累积误差,具有较高的准确性和鲁棒性,活动识别精度能够达到98%,可以实现可靠的实时定位。     

基于模糊C均值聚类和随机森林的短时交通状态预测方法

交通拥堵长期以来是城市面临的主要问题之一,解决交通拥堵瓶颈刻不容缓。准确的短时交通状态预测有利于市民预知交通出行信息,及时采取措施避免陷入拥堵困境。该文提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)和随机森林的短时交通状态预测方法。首先,利用一种新颖的融合时空信息的自适应多核支持向量机(AMSVM)来预测短时交通流参数,包括流量、速度和占有率。其次,基于FCM算法分析历史交通流,获取历史交通状态信息。最后,利用随机森林算法分析所预测的短时交通流参数,得到最终预测的短时交通状态。该方法在融合时空信息的同时采用随机森林算法应用于短时交通状态预测这一全新的研究领域。实验结果表明,FCM对历史交通状态的评估方式适用于不同的高速路和城市道路场景。其次,随机森林比其它常见的机器学习方法具有更高的预测精度,从而提供实时可靠的短时交通出行信息。     

基于CFAR-DCRF红外遥感舰船单帧目标检测方法

针对红外舰船小目标图像复杂背景弱信号,虚警率较高且难以被精确检测的问题,提出了一种恒虚警率(Constant False-Alarm Rate,CFAR)-全连接条件随机场(Dense Conditional Random Fields,DCRF)舰船目标检测算法.该算法针对小目标与虚警信号变化特征相似但结构特征不同的特点,利用CRF的多维上下文(空间、辐射)表达的优势,实现虚警特征抑制,并引入CFAR对模型进行改进,提高了DCRF对于弱信号目标的检出能力,实现舰船小目标的精确检测与分割.实验结果表明,该算法能够充分利用海域的全局上下文信息,能够在保持较高检出率同时,有效降低虚警率,实现单帧端到端的小目标检测.     

一种基于RED分组丢弃历史的带宽均衡分配算法

针对目前Internet中的响应流和非响应流带宽分配不均衡的问题,该文提出了一种基于RED分组丢弃历史的算法,该算法可以发现高速率的数据流并对其到达分组按概率作优先丢弃,以避免这些流对带宽的过度占用,多个仿真实验从不同的角度验证了该算法的有效性。     

Role of Ontology in Information Retrieval

Based on the comparison between ontology and thesaurus, and the analysis of an ontology-based Information Retrieval （IR） model, the potential advantages that ontology may contribute to IR are analyzed. Then a general architecture of ontology-based Information Retrieval System （IRS） and the approach of constructing it are presented. Based on the researches, the role of ontology in IR is summarized from four aspects and a typical system called Textpresso is analyzed. Finally, a conclusion is drawn that utilizing ontology is the trend of IR and can really improve the IRS.     

聚类与几何特征相结合的遥感图像多类人造目标检测算法

针对高分辨率光学遥感图像中人造目标的检测问 题,对传统的相位编组直线段提取算法和k-means 聚类算法了改进,提出了一种k-means聚类和几何特征 相结合的检测方法。根据自然物体和 人造目标在几何外形上表现出的不同特性,首先运用改进的相位编组算法对图像进行快速的 直线段提取; 然后以获取的直线段中心点为处理对象,运用k-means聚类算法 对提取的直线段进行密度聚类;最后,根 据每个类中的直线段数目和构成的几何基元情况,进行人造目标的判定。实验结果表明,本 文算法对遥感 图像中的房屋、汽车、船舰和飞机跑道等多类人造目标可达到90%以 上的检测精度,并具有较高的检测速度,对于一幅512pixel ×512pixel的图像,整个检测过程在100ms 以内。     

Genetic algorithm in reduction of numerical dispersion of 3-D ADI-FDTD method

A new method to reduce the numerical dispersion of the three-dimensional Alternating Direction Implicit Finite-Difference Time-Domain （3-D ADI-FDTD） method is proposed. Firstly, the numerical formulations of the 3-D ADI-FDTD method are modified with the artificial anisotropy, and the new numerical dispersion relation is derived. Secondly, the relative permittivity tensor of the artificial anisotropy can be obtained by the Adaptive Genetic Algorithm （AGA）. In order to demonstrate the accuracy and efficiency of this new method, a monopole antenna is simulated as an example. And the numerical results and the computational requirements of the proposed method are compared with those of the conventional ADI-FDTD method and the measured data. In addition the reduction of the numerical dispersion is investigated as the objective function of the AGA. It is found that this new method is accurate and efficient by choosing proper objective function.     

A fast converging sparse reconstruction algorithm in ghost imaging

A fast converging sparse reconstruction algorithm in ghost imaging is presented. It utilizes total variation regularization and its formulation is based on the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) theorem in the theory of convex optimization. Tests using experimental data show that, compared with the algorithm of Gradient Projection for Sparse Reconstruction (GPSR), the proposed algorithm yields better results with less computation work.     

一种基于全变分正则化低秩稀疏分解的动态MRI重建方法

针对应用迭代软阈值(IST)算法对基于低秩稀疏矩 阵(L＋S,low rank and sparse)分解模型的动态磁共振成像(MRI)图像 进行重建存在重建精度一般和重建速度慢的问题,提出在矩阵L＋S分解模 型的基础上引入全变分(TV)正则项,达到进一步去噪声和去伪影,提高重建精度目的;利用 非精确增广拉 格朗日算法(IALM)达到快速重建的目的。通过对心脏灌注动态MRI成像和心电影MRI成 像的仿真实 验表明:对于L＋S低秩稀疏矩阵分解模型的重建,IALM比IS T算法速度更快,精度更高;模型引入TV正则项 后再利用IALM重建,重建速度虽然比之前的IALM有所降低,但依然优于IST算法, 并且重建精 度高于之前的IALM。在L＋S分解模型中引入TV正则项 提高了MRI重建精度,运用IALM进行求解加快了重建速度,结合TV正则项和IALM达到了 快速、高精度重建的目的。