土壤含水量（SMC）是生物地球化学和大气耦合过程的关键变量, 在干旱区农业、 生态和环境中扮演着重要角色。 相较于星载遥感系统, 无人机（UAV）具有可控性强、 分辨率高等特点从而被广泛应用, 为中小尺度地表参量的快速监测提供新的遥感平台。 机载高光谱传感器的引入, 为UAV遥感系统提供了高维海量、 纳米级的数据源。 然而基于UAV高光谱数据的研究并未深度挖掘, 也尚未形成一个标准的技术方案。 该研究立足于新疆维吾尔自治区典型农业区, 利用6种预处理方案, 包括一阶导数（FDR）, 二阶导数（SDR）, 连续体去除（CR）、 吸光度（A）、 吸光度一阶（FDA）和吸光度二阶（SDA）, 对所获取的UAV高光谱数据进行处理。 在此背景下构建4种类型的适宜光谱指数： 差值型指数（DI）, 比值型指数（RI）, 归一化型指数（NDI）和垂直型指数（PI）, 并从光谱机理上讨论指数的合理性。 最后利用梯度提升回归树(GBRT)、 随机森林（RF）和eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）算法, 以28个最适光谱指数为独立变量建立SMC估算模型, 并通过不同集成学习算法的重要性对变量进行排序, 从线性和非线性的角度对所构建光谱指数的效果进行考量评价。 结果表明： （1）预处理和最适光谱指数能有效地消除了大气干扰和土壤背景, 其中预处理A突出更多的光谱信息, PI相关性显著； （2）通过分析比较相关性系数（r）和集成学习算法的重要性, 发现A_PI（|r|=0.773）是最适光谱指数, 在线性和非线性关系中均有较优的表现； （3）在3种基于集成学习的SMC预测模型中, XGBoost估算模型效果拔群（R2val=0.926, RMSEP=1.943和RPD=2.556）, 其预测值的统计学特征与实测值的最为接近。 3种模型效果排序为： XGBoost>RF>GBRT。 综上所述, 基于UAV高光谱影像, 结合不同预处理和光谱指数, 为低空遥感监测土壤墒情提出新的方案。 该研究的方案具有潜在的高精度, 是检测干旱区SMC的有效方法, 针对快速易行地监测地表属性提供了崭新视角。 相关结果为干旱区精准农业、 生态系统给予更好的管理和保护策略。

针对典型航电FC交换网络的架构, 综合考虑了节点、交换机整体故障和各个端口独立故障对网络可靠性的影响差异以及多种余度数量的分析需求, 建立了节点、交换机和链路故障模型、端口-端口网络故障模型以及节点-节点网络故障模型, 提供了一种基于矩阵的直观建模思路; 给出了基于仿真的故障样本生成方法和网络可靠性计算方法, 并结合案例对航电FC交换网络的可靠性进行了定量分析, 以上模型和方法可为航电FC交换网络的可靠性设计提供理论数据支持。

针对鲜食葡萄物流过程中的实际模式及通常会使用SO2保鲜剂的情况, 研究了4种温度及定量SO2胁迫条件下, 基于近红外光谱和质构变化的鲜食葡萄货架期预测方法, 结合信息技术设计了基于货架期预测的物流过程安全系统, 以期减少鲜食葡萄物流过程中的损失。 质构变化是鲜食葡萄采后到达货架期终点的重要原因, 研究使用SO2浓度传感器控制电磁阀, 通过SO2自动补偿获得设定SO2浓度, 研究了不同浓度SO2胁迫条件下鲜食葡萄的质构变化规律及温度的影响。 对比了多元散射校正和一阶S-G求导预处理方法对原始光谱的预处理效果, 采用偏最小二乘回归方法建立了基于近红外光谱的鲜食葡萄质构无损检测模型, 模型决定系数为0.93, 均方根误差为1.70, 通过交叉验证, 模型预测准确度为0.81, 均方根误差为2.91。 研究表明, 近红外快速无损检测可结合品质变化建模和信息技术用于提高果蔬采后物流过程安全管理效率。

二甲醚(DME)掺入液化石油气(LPG)中能加速储气罐橡胶密封圈的老化, 存在严重安全隐患, 直接危害消费者安全和利益, 国家明令规定禁止向LPG中掺入二甲醚等化学品作为液化气商品出售, 因此实现LPG中DME含量的快速分析极其重要。 提出一种快速测定LPG中DME含量的新方法, 解决了液化气成分快速测量技术难题。 实验设计和制造了一套精确配制DME液化气溶液的装置和一套基于近红外光谱技术快速测定LPG的分析系统。 该分析系统耐压3.5 MPa, 可方便与高压钢瓶连接, 实现了液化气直接快速测量。 收集了市场上LPG-1(胺前液化气), LPG-2(焦化液化气), LPG-3(脱硫醇后液化气)LPG-4(沧炼催化液化气)共四种液化石油气, 采集其近红外光谱作为背景子空间, 采用称重法配制DME浓度范围1.0%～45.0%。 采用斜投影算法从LPG溶液近红外光谱中提取出不同浓度LPG溶液中DME纯信号, 　使用DME纯信号强度I与浓度c建立标准曲线, 其线性相关系数为0.999　4。 外部验证结果表明, 方法相对误差小于2.0%。 该方法具有操作简单, 快速、 无需建模等优点。

提出了一种衰减全反射红外光谱法快速分类和识别多种食用油的方法——KL-BP模型.此模型利用KL算法对原始光谱数据分类特征进行提取并对原始数据降维,降维后的数据作为神经网络的输入建立分析模型.实验共收集了九种食用油包括芝麻油、玉米油、油菜籽油、调和油、葵花油、花生油、橄榄油、大豆油、茶籽油,共84个样品,并测定了其衰减全反射红外光谱.为了对比所提方法性能,分别建立PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP模型的分类结果进行对比.研究结果表明,对所研究的9种食用油,PCA直接分类、KL直接分类、PLS-DA、PCA-BP和KL-BP方法的识别率分别为59.1%,68.2%,77.3%,77.3%和90.9%.在数据降维中,KL算法通过分别提取使类间距离和类内距离比值最大方向的特征向量提取和包含在类内离散度矩阵中的分类信息,能够比PCA方法提取了更多的分类信息;引入BP神经网络能有效地提高分类能力和分类准确率;KL-BP综合了KL对分类信息提取优势以及BP神经网络自学习、自适应、非线性的优点,在分类和识别成分相近的9种食用油中表现出了最优秀的能力.

为了提高直流力矩电机速度控制系统的伺服性能,使精密光电稳定平台具有更好的动态性能和更强的抗干扰能力,提出了一种基于加速度信号的扰动补偿控制方法。该方法建立了标称控制器,并利用加速度信号构造扰动观测器,快速、精确地补偿外界扰动及由模型误差造成的影响,从而提高系统的响应速度及抗扰动能力。实验结果表明,该控制方法显著地改善了电机控制系统的动态性能,使电机响应迅速而且没有超调;对于阶跃型外界扰动,系统的速度仅出现了宽度为0.1 s的脉冲型波动,且幅度比PID控制至少减小50%。此外,控制系统对于电机模型的不确定性具有鲁棒性。本文所述控制方法容易实现,适于工程应用。

对于激光系统性能而言,激光工作阈值条件具有非常重要的意义.C→A跃迁的低增益、宽带脉冲准分子激光的阈值条件和其激光抽运脉冲有密切关系.在激光四能级系统速率方程的基础上,利用增益开关和Q开关的分析方法来研究C→A跃迁的低增益脉冲准分子激光阈值条件,给出了其在不同增益脉宽情况下一致的阈值条件.结果表明,在增益脉宽很短时,准分子激光和连续激光的阈值条件完全不同,取决于时间积分常数要大于一临界值.

论述了眼球角膜屈光不正和准分子激光消融角膜的原理,分析了Lasik屈光手术中角膜消融精度的一些关键影响因素,并结合自己研制的准分子激光眼科治疗仪的特点,逐一对这些影响因素加以分析和解决.

对于激光系统性能而言，谐振腔最佳透射率具有非常重要的作用。低增益、宽带脉冲准分子激光的最佳透射率条件与其激光抽运脉冲引起的增益脉宽有密切关系。提出了在激光四能级系统速率方程的基础上模拟低增益准分子激光的跃迁行为，并利用合理的近似，研究低增益脉冲准分子激光谐振腔的最佳透射率。给出了其在不同增益脉宽情况下统一的最佳透射率条件，并分析了以小信号增益系数为函数的最佳透射率变化规律。所得到的结论为

由于在绝缘材料和气体放电技术方面的进展,处于紫外波段的准分子激光器已经在工业、科学研究,特别是医学等领域成为主要应用工具.在本文中,我们将介绍新颖紧凑型准分子激光器在医学中的应用.此外,在文章中对紧凑型准分子激光器所采用的关键技术,诸如固态开关、电晕预电离和金属/陶瓷腔等技术进行了详细的讨论.