随着机器学习技术的不断发展和玻璃材料数据的逐步积累，基于数据驱动的组分设计方法已成为玻璃新材料开发的一种有力手段。本文采用随机森林回归算法构建了包含56种氧化物的玻璃组分与性能预测模型，并采用SHAP分析等方法进行了可解释性研究，实现了在高维组分空间对线膨胀系数、密度及弹性模量的准确预测。利用该预测模型在Si-Al-B-Ca-Mg-Na六元氧化物组分空间中对约118万个玻璃配方进行快速预测，并对优选的4组硼硅酸盐玻璃样品进行测试。结果表明，样品的线膨胀系数分布在(5200~5800)×10-7℃-1，密度分布在234~239 g/cm3，弹性模量分布在6700~74.00 GPa，与模型预测结果相符，且优于相关规范要求。

石墨相氮化碳(g-C3N4)的研究已成为光催化领域热点。本文以三聚氰氨为前驱体，采用甲醇回流法制备Er掺杂的g-C3N4催化剂。利用扫描电镜(SEM)、X射线光电子能谱(XPS)、X射线衍射仪(XRD)、紫外-可见-近红外分光光度计(UV-Vis-NIR DRS)、傅里叶红外光谱仪(IR)、荧光光谱(PL)、物理吸附(N2-physisorption)及共聚焦显微镜(CLSM)等手段对Er/g-C3N4催化剂进行系统表征。结果表明，稀土金属Er高分散于g-C3N4上，促使氮化碳表面氮空穴的产生。Er掺杂优化了氮化碳的能带结构，增强了其对可见光的吸收，提升电子-空穴对的分离效率，此外还发现Er/g-C3N4具有较强的上转换能力。在660 nm红光LED照射下，对罗丹明B的水溶液进行光催化降解，发现Er/g-C3N4的降解速率是g-C3N4的2.0倍，且发现超氧自由基为该体系中的主要活性物种。

基于遥感的区域土壤水分反演是流域水资源规划管理、农作物灌溉制度制定、区域旱情监测、农作物估产等方面的基础.本文对四种可见光/热红外土壤水分反演方法进行评估对比, 这四种土壤水分估算方法包括基于温度植被干旱指数(TVDI)的土壤水分估算方法和三种基于蒸散比/潜在蒸散比的土壤水分估算方法(EFM1, EFM2和EFM3).基于以上四种土壤水分估算方法, 本文使用ASTER数据估算了黑河流域中游地区的土壤水分状况, 使用研究区内生态水文无线传感器网络和流域水文气象观测站点的土壤水分观测对四个模型进行了验证评估.结果表明, TVDI方法因其干、湿边确定的经验性, 会导致土壤水分估算的误差.而基于蒸散比/潜在蒸散比的土壤水分估算方法会在一定程度改善TVDI方法估算的经验性.通过蒸散比/潜在蒸散比的三种方法对比显示基于EFM1和EFM3方法优于EFM2方法.此外, 基于热红外的土壤水分估算方法都需要土壤参数信息, 土壤参数的不确定性会导致土壤水分估算的误差, 高精度的土壤参数会改善基于热红外的土壤水分估算方法的精度.

提出了测量物体比辐射率的二次照度四次测量法.根据自主研制的仪器表明该方法和设计能够测量到与照射到被测目标完全一致的热辐射源辐照度, 并且能够排除传感器镜头、腔壁等的干扰.不仅提高测量精度, 而且可以设计成小尺寸便携式的比辐射率测定仪.设计的1000 w/m2以上的强热辐射源, 大幅度提高仪器信噪比.为了补偿在强热辐射源下的被测目标的增温, 提出了在非同温系统中求解比辐射率普适表达式以及补偿增温的“过程法”.从而解决了在非同温系统中温度变化造成比辐射率测量误差的瓶颈问题.三种比辐射率测量方法对比表明, 该方法优于其它两种方法.

通过对全国十几个地区共26个土壤样品进行元素含量和红外光谱测定, 分析了土壤中红外发射率光谱特征, 研究了土壤发射率光谱与土壤的硝态氮（NO3-N)、 磷（P)、 钾（K)、 钙（Ca)、 镁（Mg)、 铜（Cu)、 铁（Fe)、 锰（Mn)、 锌（Zn)等元素以及pH值和有机质（OM)含量的相关性, 并利用偏最小二乘回归和多元逐步回归建立了利用发射率光谱估算土壤各种元素含量的回归模型。 由此找到了土壤元素含量与土壤发射率相关性最大的特征波段, 并遴选出了不同波段哪些土壤元素与发射率的相关性最紧密, 为开展土壤发射率的影响因素研究和由土壤中红外光谱预测土壤元素含量奠定了理论基础。 研究结果显示: （1)在8～10 μm波段范围内, 土壤发射率与土壤元素相关性从高到低依次为Ca, Mg, Mn和Fe , 相关系数最高为085, 最低为-05; 另外K, Fe, NO3-N和Zn与发射率的相关性在6～8 μm波段范围内依次减小, 相关系数最高为075, 最低为048; 而在10～14 μm波段内, Mn和K与发射率有较强的相关性, 相关系数约为05; （2)土壤发射率与土壤pH值之间大致呈抛物线关系, 在土壤的pH值为7时, 发射率最高, 随着土壤越酸或越碱, 发射率逐渐降低; （3)在建立土壤各元素含量的预测模型时发现, 偏最小二乘回归估算土壤各元素含量的精度要高于多元逐步回归, 尤其是Ca, Cu和Fe这些元素, 建模和交叉验证的R2分别能达到09、 08以上; 利用观测的土壤发射率光谱根据传感器波谱响应函数模拟得到的MODIS和ASTER传感器红外波段的发射率数据, 通过多元逐步回归模型对土壤各元素含量进行估算发现, 利用ASTER的热红外波段发射率估算土壤Ca含量时建模和验证的决定系数为0774和0892; 用MODIS的红外波段发射率估算土壤Ca和Fe含量的建模和验证的决定系数都在085以上, 估算Mg和K的建模和验证的决定系数都在05以上; 并且ASTER的第10和11波段和MODIS的第28, 29和30波段对土壤各元素有较高的敏感性, 更适合用于土壤各元素的估算。

研究了具有拓扑切换特性的光学双稳态离散型不确定网络与目标信号之间的投影同步问题。将具有拓扑切换特性的离散型网络进行适当的分离配置, 并采用主动控制法设计了合适的控制器。进一步构造一个特殊的Lyapunov函数使网络在短时间内达到同步, 并获得了参数识别的更新规则。最后, 进行数值仿真验证了所设计的控制器的有效性。

研究了量子光学中的Jaynes-Cumming模型构成的不确定多重边网络的耦合同步。采用单向耦合的方式实现了网络与目标系统之间的同步, 并且在此过程中确定了节点状态方程中的不确定参量和耦合系数的更新规则。采用任意的拓扑结构进行连接, 并通过数值模拟所得图像进行简单的分析与讨论。

研究了受控Gibbs激光系统的动力学行为。首先介绍了Gibbs激光系统模型, 给出了Gibbs激光系统的Lyapunov指数随参数的演化图像以及与之对应的系统状态变量与参数的关系曲线。进一步仿真模拟了反馈信号强度对系统动力学行为的影响。结果显示, 通过调节反馈信号强度, 系统存在倍周期分岔、周期并合以及混沌等多种非线性效应。

利用离子注入技术制备了不同Zn 离子剂量掺杂的铌酸锂样品，研究了Zn 离子注入对LiNbO3 晶体红外光谱特性的影响。实验结果显示Zn离子已成功地注入到LiNbO3晶体中，以Zn原子纳米颗粒形式存在，且注入深度约为80 nm。与纯LiNbO3晶体在3486、2851 和2917 cm- 1处的主次吸收峰的位置相比，三种掺杂Zn 离子剂量的样品主吸收峰的位置均出现在3483 cm- 1 处，发生了微小的红移，次吸收峰的位置基本保持不变。Zn 离子注入使x-切向LiNbO3晶体的透射率增大，z-切向LiNbO3晶体的透射率降低。

采用金属离子注入技术制备了注入剂量分别为0.5×1017，1×1017，1.5×1017 cm-2的Zn纳米颗粒复合材料。结合共聚焦激光扫描显微镜和透射电子显微镜，观察了Zn纳米颗粒大小及其物相。利用单光束Z扫描技术，在波长为1064 nm的入射光作用下，分别测量了样品的非线性光学折射率系数和非线性光学吸收系数。结果表明，Zn纳米颗粒复合材料是自散焦反饱和吸收材料，随着注入剂量的增加，材料的三阶非线性光学系数有不同程度的增加。通过适当选择注入剂量的浓度，可得到在1064 nm波段样品的最佳三阶非线性光学系数。