电力电缆敷设不规范是导致绝缘故障的主要原因,影响电缆的安全运行。当前电缆敷设质量检测多采用人工接触式测量,主观性强、精度低,容易对敷设区域造成二次损伤。文章提出一种基于点云的隧道电缆敷设质量参数自动检测方法。首先在电缆敷设施工位置获取隧道电缆点云数据;之后基于隧道的结构特征分割出电缆点云;最后,基于颜色和形态特征从电缆点云中分割出敷设区域并自动测量敷设质量参数。所提出的电缆和敷设区域点云分割算法的平均精确度、召回率、F1分数均大于0.92,自动测量的4个敷设质量参数平均绝对误差均小于0.35 mm。试验表明,该方法可以准确定位电缆敷设区域,并对敷设质量参数进行自动精准测量。

应用紫外（Ultraviolet, UV）光谱技术对水产养殖水质总氮含量进行快速检测。 为了消除各种系统误差与偶然误差对模型预测性能造成的影响, 将88个水样的总氮浓度实测值数据和光谱吸光度数据作为原始数据, 将模型建立分为样本集划分、 数据预处理、 特征波段提取、 模型选择与LV数量选择5个阶段, 以求达到最优预测效果, 其中前4个阶段分别使用多种方法进行比较。 结果证明每个阶段都是必不可少的, 只有通过对比其优劣才能找到最适合总氮含量测定的建模过程及方法。 首先用浓度梯度（CG）法对原始数据进行相同的样本集划分处理, 然后在此基础上分别建立主成分回归（PCR）、 逐步回归（SR）和偏最小二乘回归（PLSR）三种模型, 选择预测效果最好的PLSR作为本文的预测模型。 PLSR的建模效果会在很大程度上受到潜在变量（LVs）数量的影响, 通常选取模型预测均方根误差RMSEP值最小时所对应的LV个数为最优LV个数。 其次, 选用CG法、 随机抽样（RS）法、 Kennard Stone（KS）法和SPXY法4种样本集划分算法对样本进行处理, 并对所建立的PLSR模型预测效果进行比较, 最终选择SPXY算法作为最优样本划分算法。 然后在对样本集进行SPXY法划分的基础上, 运用多种预处理算法对光谱吸光度数据进行预处理, 包括小波变换（WT）、 一阶导数法（Der1st）与二阶导数法（Der2nd）三种单一算法和小波变换与两种导数法的组合预处理算法WT-Der1st和WT-Der2nd。 然后在预处理的基础上分别使用连续投影变换（SPA）和逐步回归（SR）两种特征波段提取方法, 对比可知, SPA特征提取方法比SR的提取效率高且建模效果好。 SPA算法既可以大大地简化模型, 又可以在一定程度上提升模型的预测精度。 基于WT-Der1st-SPA提取的特征波段为218 nm, 与总氮特征波段区间相一致, 由此说明该方法比较科学。 综合上述建立的10个PLSR模型, 考虑到预测精度与模型复杂度2个因素, 最终选择基于WT-Der1st-SPA建立的PLSR模型作为最优模型, 该模型预测决定系数r2为0.996, 预测均方根误差RMSEP为0.042 mg·L-1。 由此可见, 所建立的模型预测效果非常好, 可以快速准确地测定水体的总氮含量, 为实现光谱技术在水产养殖其他水质监测指标的在线检测以及快速测定提供了经验。

提出了一种结合级联的区域建议网络和检测网络的遥感图像机场检测方法。通过改进区域建议网络,以获得高质量的机场建议框;通过改进检测网络的损失函数,以提高机场检测的准确性;使用交叉优化策略,实现了两个网络的卷积层共享,机场检测时间大幅缩减。结果表明,所提方法在复杂背景下能准确地检测出不同类型的机场,检测率高,虚警率低,平均运行时间短。

针对传统飞机检测方法准确率低、虚警率高、速度慢等问题, 提出一种全卷积神经网络多层特征融合的飞机快速检测方法。将浅层和深层的特征经过采样后在同一尺度进行融合, 以缓解由于深层特征图维度过低造成的对小目标表达不足的问题；修改区域提取时的选框尺寸以适应实际图像中飞机的尺寸特征；用卷积层代替全连接层以减少网络参数并适应不同大小的输入图像；复用区域提取网络和检测网络的卷积层和学习的特征参数以保证检测的高效性。仿真结果表明, 与典型的飞机检测方法相比, 所提方法在测试集上取得了更高的准确率和更低的虚警率, 同时大大加快了检测速度。

PEG(ProgressiveEdgeGrowth)算法是迄今为止构造性能优异的LDPC中短码的一种有效构造方法，然而直接采用该算法构造的LDPC码的编码复杂度正比于码长的平方，这是其实用化过程中的一个瓶颈。 针对这一问题，提出一种具有低编码复杂度和低错误平层的准循环扩展LDPC码的构造方法。该算法在PEG算法基础上，先构造出近似下三角结构的半随机基矩阵，然后再对基矩阵进行扩展,该方法可以在不改变基矩阵的度分布比例情况下，有效消除短环。仿真结果表明,所提出的方法构造的LDPC码比原始的PEG算法构造的随机LDPC码具有更低的错误平层，而且编码复杂度更低，更易于硬件实现。

在利用后向散射法测量烟尘浓度和粒径的过程中, 对烟尘粒子模型的后向散射光谱特性进了计算, 确定影响后向散射光谱强度的主要因素并进行分析。 对实际排放的烟尘进行显微观察表明, 利用椭球、 圆柱和广义切比雪夫3种非球模型可以较好地模拟烟尘粒子, 其等效直径约1 μm。 通过“T矩阵法”对这3种非球形粒子模型后向散射场的光谱特性进行了分析, 结果表明: 非球形粒子的可见/红外波段后向散射现象较球形粒子明显, 特别是广义切比雪夫粒子的后向散射光强最高可达到前向的3.5倍； 对于吸收性非球形粒子(复折射率m=1.57－0.56i), 后向散射光强远大于非吸收性非球形粒子(复折射率m=1.57－0.001i)； 随着粒子等效半径的增大, 光源波长也应随之增加。 这为在实际测量时光源及方位的选择提供了理论依据。

为了能在用光全散射法测量颗粒粒径时选择对粒径影响较显著的特征波长进行测量,通过在可见及可见-红外波段内对粒径服从单峰R-R分布颗粒系的消光光谱，一阶微分以及二阶微分消光光谱进行主成分变换,提出一种特征波长选择方法。该方法首先对颗粒系的一阶微分消光光谱进行主成分变换，然后将每个波长下的一阶微分消光谱对主成分贡献率的大小作为特征波长选择的主要依据，并将光谱范围的边界波长也作为特征波长。分别对粒径服从单峰及双峰R-R分布的颗粒系进行数值仿真，并采用标准颗粒的实测数据进行验证。验证结果显示,采用基于主成分分析的波长选择方法计算方便、易于实现,得到的标准颗粒粒径反演误差均小于3%，表明采用提出的波长选择方法能够保证选出的光谱消光值具有较高的信息量。

在消光法颗粒粒径测量中，被测颗粒系的消光光谱包含有颗粒粒径、折射率等信息。在可见及可见-红外波段内，对单峰R-R 分布的消光光谱，一阶微分以及二阶微分消光光谱进行主成分变换。通过分析比较，提出一种基于主成分分析的特征波长的选择算法。该算法首先对一阶微分消光光谱进行主成分变换，然后将每个波长下的一阶微分消光谱对主成分贡献率的大小作为特征波长选择的主要依据，同时将光谱范围的边界波长也作为特征波长，这样的波长选择方法保证了选出的光谱消光值具有较高的信息量。文中分别对单峰及双峰R-R 分布的颗粒系采用独立模式反演算法进行仿真实验验证，仿真实验证实了所提方法的有效性和实用性。

激光与分子的相互作用是研究光化学反应的关键因素，是激光控制化学反应的一个重要课题。基于一种半经典分子动力学模型模拟超快飞秒激光脉冲诱导的光化学反应，该模型通过含时的派耳斯（Peierls）替代把激光脉冲辐射场的矢势与电子进行耦合，明确引入激光脉冲和分子的相互作用; 基于该模型实现了激光诱导化学反应模拟程序，通过环丁烷及C60的光裂解反应的计算机模拟与实验结果进行对比，结果表明该模拟程序能够真实地重复实验结果，并能够得到许多实验上得不到的细节。为提高大分子光化学反应模拟的效率，对模拟算法进行并行设计并实现; 在大型计算机系统中进行测试，该方法可高效模拟激光脉冲对光化学反应结果的影响，为激光控制化学反应的试验提供信息。

在光全散射法粒径测量中,基于改进的遗传算法反演颗粒系的粒径分布。在独立模式下,粒径反演为求解约束优化问题,将改进的遗传算法与模拟退火算法相结合,克服了罚函数遗传算法反演时罚系数难以确定以致极易产生不可行收敛解的不足。在非独立模式下,采用改进的遗传算法能够在3个波长下较准确地反演粒径分布。在光全散射法中采用改进的遗传算法反演粒径分布是可行的,反演结果稳定可靠,避免了基本遗传算法容易过早收敛而使反演结果陷入局部解的缺陷。