基于近红外光谱的花椒麻味物质快速检测方法

针对传统方法测定花椒麻味物质含量耗时、费工的缺点,提出了应用近红外光谱分析技术,快速检测花椒麻味物质含量的新方法.对于141份粉碎到40目的花椒粉末样品,首先使用基于主成分得分与遗传算法的近红外光谱建模样品选择方法(PCA-SSGA)进行样品选择,优选出80份样品.然后应用偏最小二乘法(PLS),将其中60份样品的近红外光谱建立校正模型,并对其余20份样品组成的预测集进行预测.结果显示,测定系数(R220)为0.9004,预测标准差(RMSEP20)为0.8130,预测相对标准差(RSD20)为6.07%,预测相对分析误差(RPD20)为3.1670.说明模型对预测集样品具有一定的预测能力,基于近红外光谱技术快速检测花椒麻味物质是可行的.     

基于可见光图像分析和支持向量机的鸭蛋新鲜度识别

研究鸭蛋内部的可见光图像信息(H和I)的变化来表征鸭蛋新鲜度的变化。采用可见光图像分析技术获取鸭蛋蛋心颜色参数, 将哈夫单位作为新鲜度的验证指标, 建立了基于支持向量机(SVM)的蛋心内部色泽参数的鸭蛋新鲜度预测模型。模型表明：当SVM类型为epsilon-SVR, 核函数为RBF模型特征参数C=27、σ=23时所建立的模型预测效果最好。其中模型预测效果参数RMSEC=0.9520, EMSEP=0.4205。鸭蛋新鲜度预测值与测定值之间具有良好的线性关系, 且预测值对实际值具有较大的搜索覆盖能力。该模型较好的解决了用普通的线性方法识别鸭蛋新鲜度存在的稳定性较差和置信度较小的问题。通过比较SVM和神经网络的识别结果可以发现：SVM对鸭蛋蛋心颜色的识别性能优于神经网络的识别性能(SVM: 98.92%>ANN: 93.77%)。     

应用近红外光谱快速鉴别不同年龄段人食用的奶粉品种

应用近红外光谱分析技术（NIRS）并结合支持向量机（SVM）,对三种不同年龄段人食用的奶粉品种进行了鉴别。先采用Kennard—Stone法对150个样本进行挑选,选出120个作为训练集,剩余的30个作为预测集。实验中选用径向基函数（RBF）为核函数,采用二次网格搜索和五折交叉验证优化两个建模参数：核参数γ和惩罚因子C,最佳值为γ=0．03125,C=2048。用最优参数值建立的校正模型,对训练集和预测集的判别率均可达到100％。与主成分分析（PCA）进行了比较。结果表明,SVM鉴别准确率高于PCA,说明近红外光谱可以快速、准确地鉴别不同年龄段人食用的奶粉品种。     

基于GFMG-SVM模型的应用型高校教师 科研能力评价研究

提升学校科研水平关键在于全面评价教师科研能力,文章分析了应用型高校科研评价存在的问题,构建了基于专 家评价应用型高校教师科研能力评价模型,采用支持向量机(SVM)来模拟同行专家评价,提出了一种广义混合高斯核函数(GFMG)用于提高SVM模型识别率,通过南京某应用型高校实证分析,混合高斯核函数能够提高正确识别率达95.79%,模型能够有效评价应用型教师科研能力。     

采用混合核支持向量机的DOA估计

人工神经网络( ANN)进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机( SVM)进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,提出了一种基于混合核函数的支持向量机来改善来波到达角( DOA)的估计性能,并结合二进制粒子群算法( PSO)来对混合核函数进行参数寻优。该混合核函数由全局核函数和局部核函数构成,提高了SVM的泛化能力和学习能力。首先通过拟合多项式函数,验证了该混合核SVM的有效性。将该方法用于DOA估计建模,在不同信噪比和快拍数下,通过与径向基函数( RBF)神经网络、基于各单一核函数的SVM和MUSIC算法预测结果对比,混合核SVM均方差有所降低,提高了DOA估计的精度且有更好的稳定性。     

基于可见-近红外光谱技术与BP-ANN算法的污水类型鉴定

提出了一种基于可见-近红外光谱技术与BP人工神经网络(BP-ANN)算法快速进行污水类型鉴定的新方法.以FieldSpec(R)3地物光谱仪采集了4种污水样品的光谱数据,共168份,随机将其分成校正集(132份)和检验集(36份).分别采取全波段(400～2450 nm)与择取波段(400～1800 nm)两种方法建立模型进行分析.光谱经S.Golay平滑和标准归一化(SNV)处理后,以主成分分析法(PCA)降维.将降维所得的前9个主成分数据作为BP-ANN的输入变量,污水类型作为输出变量,建立3层BP-ANN鉴别模型.利用36个未知样对模型进行检验.结果表明:两类模型预测准确率均高达100%,且择取波段模型比全波段模型具有更高的预测精度.说明利用可见-近红外技术结合BP-ANN算法进行污水类型的快速、无污染鉴定是可行的,且波段筛选是优化模型的有效方法之一.     

用光谱主成分分析选择烟草近红外模型校正集样品

为研究光谱主成分分析方法在选择烟草近红外模型校正集样品过程中的可行性,本文采用常规的人为挑选和光谱主成分分析两种方法选择校正集样品,并利用偏最小二乘法建立烟叶总糖、总氮和烟碱含量的预测模型,同时比较了这两种校正集样品选择方法所建立模型的各项评价指标和预测结果的差异性。结果表明,上述两种方法建立的总糖、总氮和烟碱含量预测模型的各项评价指标非常接近,对20个烟叶样品的预测结果也无明显差异。因此,应用光谱主成分分析是烟草近红外模型构建过程中的一种非常有效,且节约常规化学分析成本的校正集样品选择方法。     

基于混合核的PSO-SVM的L形天线谐振频率建模

人工神经网络进行建模时通常需要准备大量的数据样本,同时,网络结构一般都比较复杂;而采用支持向量机（SVM）进行建模时,不同核函数有不同的效果,各有利弊,且选取SVM模型参数的理论支撑尚不完整。为了解决这些问题,文中提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的新的SVM混合核函数,这种混合核函数是将局部核函数中的柯西核函数和全局核函数中的多项式核函数进行线性组合,且组合系数和各个核函数中的参数采用PSO算法来优化选取。采用UCI数据库中的wine-red数据集对该混合核函数进行了验证,仿真结果表明,该混合核函数可以提高模型的学习能力和泛化能力。最后,将基于混合核函数的PSO SVM方法用于L形微带天线谐振频率建模,进一步证明了这种方法是可行的和有效的。     

用核学习算法的意识任务特征提取与分类

介绍了核学习算法中核主分量分析(KPCA)和支持向量机(SVM)的基本原理,给出一种推广误差上界估计判据,实现了SVM核参数及惩罚因子的优化选取.根据多变量自回归模型理论对4个受试对象、三种不同意识任务的脑电信号进行特征提取,并利用KPCA方法进行降维预处理,对SVM进行训练和分类测试.结果表明,KPCA算法在高维特征空间具有较强的特征选择能力,优化核参数的SVM的分类正确率明显高于径向基函数网络,三种意识任务的平均分类正确率达78.6％.     

基于支持向量机的企业信用风险评估研究

介绍了小样本学习的通用学习算法——支持向量机（SVM）,建立了基于SVM的企业信用风险评估模型,并将支持向量机非线性分类器应用于信用风险的评估中.分析对比了选取不同核函数和参数的实验结果,同时实验结果表明,相比传统的人工神经网络,SVM在有限样本情况下具有良好的泛化能力.     

聚对苯撑苯并双(口恶)唑发光及其器件制备

采用光谱技术,研究了聚对苯撑苯并双(口恶)唑(PBO)溶液的光敏发光特性,并用相对法估算出溶液发光效率在50%范围.结合光谱技术、半导体电学和电化学等研究手段,具体研究了以PBO为发光层的单层电致发光器件,研究结果显示,电致发光与薄膜的光致发光有具有相同的发光中心,峰值位于510 nm左右.同时发现,由于存制备过程中不同处理条件使得不同厚度薄膜残留的掺杂物质浓度不同,从而引起薄膜的导电性的不同.使得器件的阈值场强随PBO厚度的减小而逐渐增加.     

系统级封装新型埋入式电源滤波结构的研究

在高密度小尺寸的系统级封装(SiP)中,对供电系统的完整性要求越来越高,多芯片共用一个电源网路所产生的电压抖动除了会影响到芯片的正常工作,还会通过供电网路干扰到临近电路和其他敏感电路,导致芯片误动作,以及信号完整性和其他电磁干扰问题.这种电压抖动所占频带相当宽,几百MHz到几个GHz的中频电源噪声普通方法很难去除.结合埋入式电容和电源分割方法的特点,提出一种新型高性能埋入式电源低通滤波结构直接替代电源/地平面.研究表明,在0.65～4GHz的频带内隔离深度可达-40～75 dB,电源阻抗均在0.25ohm以下,实现了宽频高隔离度的高性能滤波作用.分别用电磁场和广义传输线两种仿真器模拟,高频等效电路模型分析这种低通滤波器的工作原理以及结构对隔离性能的影响,并进行了实验验证.     

Emerging interconnects: a state-of-the-art review and emerging solutions

Aluminium was a primary material for interconnection in integrated circuits (ICs) since their inception. Later, copper was introduced as interconnect material which has better metallic conductivity and resistance to electromigration. As the aggressive technology scaling continues, the copper resistivity increased because of size effects, which causes increase in delay, power dissipation and electromigration. The need to reduce the resistor-capacitor??????? delay, dynamic power utilisation and the crosstalk commotion is as of now the fundamental main impetus behind the presentation of new materials. The purpose of this paper is to do a survey of interconnect material used in IC from introduction of ICs to till date. This paper studies and reviews new materials available for interconnect application which are optical interconnects, carbon nanotube (CNT), graphene nanoribbons (GNRs) and silicon nanowires which are alternatives to copper. While doing a survey of interconnect material, it is found that multiwalled CNTs, multilayer GNR and mixed CNT bundles are promising candidates and are ultimate choice that can strongly address the problems faced by copper but on integration basis copper would last for coming years.     

Arsenic deposition as a precursor layer on silicon (211) and (311) surfaces

We investigate the properties of arsenic (As) covered Si(211) and Si(311) surfaces by analyzing data from x-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and low-energy electron diffraction (LEED) images. We then create a model using total surface energy calculations. It was found that both Si(211) and Si(311) had 0.68±0.08 surface As coverage. Si(211) had 0.28±0.04 Te coverage and Si(311) had 0.24±0.04 Te coverage. The Si(211) surface replaces the terrace and trench Si atoms with As for a lower surface energy, while the Si edge atoms form dimers. The Si(311) surface replaces all terrace atoms and adsorbs an As dimer every other edge site. These configurations imply an improvement in the mean migration path from the bare silicon surface by allowing the impinging atoms for the next epitaxial layer, tellurium (Te), to bind at every other pair of edge atoms, and not the step terrace sites. This would ensure a nonpolar, B-face growth.     

光子晶体微腔发光二极管

光子晶体微腔因其具有增强自发辐射、定向输出和单模工作的能力而受到广泛关注。介绍了光子晶体微腔发光二极管的基本原理、设计、特性、制作及其典型器件。     

Comparative study of maximum power point tracking techniques for hybrid renewable energy system

The power generation demand is increasing day-by-day throughout the world, therefore, the use of hybrid systems becomes a significant solution. The hybrid renewable energy system (HRES) is used for delivering power in various regions in order to overcome intermittence of wind and solar resources. Because of increasing environmental problems, for example, greenhouse gas emission and energy cost have interested novel research into substitute methods in favour of electrical power generation. Maximum Power Point Tracking (MPPT) control method is a vast deal of novel research used for enhancing the efficiency of HRES. The authors have revealed that the hybrid techniques i.e. Global MPPT, fuzzy-neuro systems, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Perturbed and Observe (P&O) + Adaptive Neural Network (ANN) etc. can provide best results as compared to other MPPT control methods. This paper offering a state of art review of MPPT control techniques for HRES.     

用于单光子TOF测量的时间-幅度变换器

基于新型共源共栅电流源的积分方法,设计了一种用于单光子飞行时间(TOF)测量的时间-幅度变换器(TAC)。该方法有效简化了TAC电路结构,减小了TAC占用面积,显著提高了TOF的满量程范围(FSR)。采用0.18 μm标准CMOS工艺设计。集成TAC的单光子探测器像素单元的填充因子可达到26.8%。后仿真结果表明,该TAC在120 ns的FSR内具有230 ps的定时分辨率,微分非线性(DNL)低于0.05 LSB,积分非线性(INL)低于1.1 LSB。蒙特卡洛仿真表明,512个TAC像素间的不均匀性低于0.5 %。该TAC非常适用于高密度时间相关的单光子计数(TCSPC)探测器阵列。     

Joint estimation of TOA and DOA in IR-UWB system using a successive propagator method

Impulse radio ultra-wideband (IR-UWB) ranging and positioning require accurate estimation of time-of-arrival (TOA) and direction-of-arrival (DOA). With receiver of two antennas, both of the TOA and DOA parameters can be estimated via two-dimensional (2D) propagator method (PM), in which the 2D spectral peak searching, however, renders much higher computational complexity. This paper proposes a successive PM algorithm for joint TOA and DOA estimation in IR-UWB system to avoid 2D spectral peak searching. The proposed algorithm firstly gets the initial TOA estimates in the two antennas from the propagation matrix, then utilises successively one-dimensional (1D) local searches to achieve the estimation of TOAs in the two antennas, and finally obtains the DOA estimates via the difference in the TOAs between the two antennas. The proposed algorithm, which only requires 1D local searches, can avoid the high computational cost in 2D-PM algorithm. Furthermore, the proposed algorithm can obtain automatically paired parameters and has better joint TOA and DOA estimation performance than conventional PM algorithm, estimation of signal parameters via rotational invariance techniques algorithm and matrix pencil algorithm. Meanwhile, it has very close parameter estimation to that of 2D-PM algorithm. We have also derived the mean square error of TOA and DOA estimation of the proposed algorithm and the Cramer-Rao bound of TOA and DOA estimation in this paper. The simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.     

多孔硅发光机制的分析

从量子力学的基本理论出发讨论了量子限制效应，推导出多孔硅有效禁带宽度增量并用量子限制效应和表面态及其物质在发光中作用的理论解释了ＰＳ光致发光的实验现象。     

一种基于分段CRC的LDPC译码的改进算法

级联多个循环冗余校验(CRC)的LDPC译码算法有效地改善了译码的收敛特性。然而在其译码算法中,当CRC检测的整体漏检概率不够低时,出现误码平台。因此,该文提出了改进算法,通过减少在译码算法中CRC检测的次数,降低整体漏检概率,提高了误码性能。仿真表明改进的算法提高了误码性能,译码复杂度也增加不大。