南京大学现代分析技术之TIMS
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第43卷 第12期系统工程与电子技术Vol.43 No.122021年12月SystemsEngineering andElectronicsDecember2021文章编号:1001 506X(2021)12 3683 11 网址:www.sys ele.com收稿日期:20210203;修回日期:20210412;网络优先出版日期:20210531。
网络优先出版地址:https:∥kns.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20210531.1140.018.html基金项目:国家自然科学基金面上项目(71771121,71931006);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX21_0361)资助课题 通讯作者.引用格式:翟翠红,汪建均,冯泽彪.基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计[J].系统工程与电子技术,2021,43(12):3683 3693.犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋:ZHAICH,WANGJJ,FENGZB.RobustparameterdesignofmultipleresponsesbasedonGaussianprocessmodel[J].SystemsEngineeringandElectronics,2021,43(12):3683 3693.基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计翟翠红,汪建均 ,冯泽彪(南京理工大学经济管理学院,江苏南京210094) 摘 要:针对高维试验数据的稳健参数设计问题,在高斯过程(Gaussianprocess,GP)的建模框架下,采用部分平行的GP(parallelpartialGP,PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面,在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。
并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。
研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言,所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题,而且能够获得更为稳健的优化结果,运行效率更高。
滕范文简介滕范文,男,汉族,1965年出生于江苏省南京市,现为南京大学教授、博士生导师。
主要从事计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作,是国内外知名的学者之一。
教育背景滕范文于1983年考入南京大学计算机科学系,1987年本科毕业后留校任教。
1990年赴美国加州大学圣地亚哥分校攻读博士学位,1995年获得计算机科学博士学位。
期间,他曾在美国IBM研究院、微软亚洲研究院等知名企业和研究机构工作和访问。
研究方向滕范文的研究方向主要包括计算机视觉、机器学习、等领域。
他在这些领域的研究成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价。
计算机视觉计算机视觉是指让计算机通过摄像头等设备获取图像或视频,并对其进行分析和理解的技术。
滕范文在计算机视觉领域的研究工作主要包括目标检测、图像分割、人脸识别等方面。
他提出了一系列有效的算法和模型,取得了较好的实验效果。
机器学习机器学习是指让计算机通过学习数据和模式,自动提取特征和规律,并进行预测和决策的技术。
滕范文在机器学习领域的研究工作主要包括深度学习、强化学习等方面。
他提出了一些创新性的方法和模型,取得了较好的实验效果。
是指让计算机具备类似人类的智能和思维能力,能够自主地学习、推理和决策的技术。
滕范文在领域的研究工作主要包括自然语言处理、知识图谱等方面。
他提出了一些创新性的方法和模型,取得了较好的实验效果。
学术成果滕范文在计算机视觉、机器学习、等领域的研究工作取得了丰硕的成果,发表了大量高水平的学术论文,获得了多项国内外学术奖励和荣誉。
学术论文滕范文发表的学术论文数量众多,其中不乏高水平的国际期刊和会议论文。
以下是他近年来发表的一些代表性论文:•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Transactions on Image Processing, 2019, 28: 1827-1840.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Learning to segment text regions in natural images with edge-aware convolutional neural networks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018, 40: 2881-2894.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Multi-scale FCN with cascaded instance aware segmentation for arbitrary oriented word spotting in the wild. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017: 2285-2294.•Teng F, Zhang Y, Zhang C, et al. Robust text detection in natural images with edge-enhanced maximally stable extremal regions. IEEE Transactions on Image Processing, 2016, 25: 2554-2567.学术奖励和荣誉滕范文的学术成果得到了国内外同行的广泛认可和高度评价,获得了多项国内外学术奖励和荣誉。
量子力学中的Jaynes-Cummings模型态演化分析专业:光信息科学与技术学号:20080810090205学生姓名:胡丽红指导老师:熊狂炜摘要Jaynes—Cummings(J-C)模型是由单个二能级原子(或分子)与一个单模量子化光场组成的相互作用系统,反映的是单原子和单模辐射场之间的相互作用的两能级量子力学模型。
它基于偶极近似和旋转波近似,着重处理电磁场与原子的近共振作用。
J-C模型形式简单,是个精确可解的量子系统,并蕴含了丰富的物理内涵,能广泛的应用到许多领域中去,是量子光学、激光物理、核磁共振等问题中常用的一种模型。
本文主要通过两种不同的方法:待定系数法和矩阵法对Jaynes—Cummings 模型的态演化进行理论计算。
主要考虑在共振情况下,我们求得态函数系数的变化图。
在光场初始态处于真空态或相干态等不同情况下,系统会呈现出不同的量子特征如:真空拉比震荡、崩塌与复原现象。
为了进一步完善光场与原子相互作用的量子理论,本文还介绍了几种推广的Jaynes—Cummings模型。
关键词:Jaynes—Cummings模型;态演化;共振The state evolution analysis of Jaynes-Cummings model inquantum mechanicsAbstractJaynes-Cummings (J-C) model is up to the individual two-level atoms (or molecular) and a single-mode optical field of quantization interaction system.It reflects a two-level quantum mechanical model of the interaction between a single atom and the Single-mode radiation field. It is based on dipole approximation and the rotating wave approximation, mainly deal with the near resonance effect between the electromagnetic field and the atomic. J-C model is simple in form and it is a quantum systems that can be solved precisely.It contains rich connotation of physical, which can widely used to many fields.It’s a model commonly used in the study of quantum optics, laser physics, nuclear magnetic resonance (NMR) and many other problems. This paper mainly uses two different methods: the method of undetermined coefficients and matrix method to perform the theoretical calculation of the state evolution of the Jaynes-Cummings mode. Mainly considering in the condition of resonance, We can obtain the variation diagrams of the coefficients to the corresponding normal function. In the different initial states of light field like in vacuum state or coherent states and so on the different cases, the system will be present different quantum characteristics such as vacuum rabbi shocks, collapse and restoration phenomenon. In order to further perfect the quantum theory of the interaction between the light field and the atoms , this paper introduces several kinds of promotion Jaynes-Cummings models.Keywords: Jaynes-Cummings model; State evolution; resonanc目录引言 (1)第一章JAYNES-CUMMINGS模型 (2)1.1J-C模型的相关介绍 (2)1.1.1 标准J-C模型的物理内涵,重要性和局限性 (2)1.1.2 标准J-C模型的线性与非线性推广 (3)1.2J-C模型的基本原理 (4)第二章用待定系数法计算J-C模型的态函数随时间演化规律 (8)第三章用矩阵法计算J-C模型的态函数随时间演化规律 (17)3.1光与原子的相互作用-缀饰原子态 (17)3.1.1 光场中原子的波函数 (17)3.1.2 互作用哈密顿量的对角化 (19)3.1.3 缀饰原子态 (22)3.2光与原子的相互作用J-C模型 (25)3.2.1 量子拉比振荡 (25)3.2.2 单模自发发射 (28)3.2.3崩塌和复原 (29)第四章几种推广的J-C模型 (33)4.1双光子J-C模型 (33)4.2 型三能级原子与光场R AMAN相互作用 (33)第五章总结 (34)致谢 (35)参考文献 (36)附录 (37)华东交通大学毕业设计(论文)引言Jaynes-Cummings(J-C)模型是由E.T.Jaynes和F.W.Cummings于1963年提出来的,是由单个二能级原子(或分子)与一个单模量子化光场组成的相互作用系统,反映的是单原子和单模辐射场之间的相互作用的两能级量子力学模型。
现代电子技术Modern Electronics Technique2022年1月1日第45卷第1期Jan.2022Vol.45No.10引言随着社会的发展,如今的空气质量变得越来越差,大量的污染性气体对环境造成了极大的破坏,并且对人们的生活以及社会经济的发展产生严重影响。
PM 2.5作为大气污染中的首要污染物之一,易对人体的呼吸系统、心血管、神经和免疫系统造成损害,甚至危及居民生命健康,进而造成巨大的经济损失[1]。
然而频繁的人工监控空气质量变得非常繁琐,浪费大量人力物力,所以必须使用科学有效的监测平台去预测PM 2.5。
在一些预测方法中的统计方法,例如自回归综合移动平均值(ARIMA )[2],已经在预测空气质量中广泛应用,但是,如果序列是非线性的,那么这些线性模型就无法运用。
近些年来,支持向量回归[3](SVR )在非线性回归预测中有广泛的应用。
然而,具有隐式内核映射的SVR (如RBF 内核)[4]可能无法获得具有良好性能的空气一种基于PCA⁃IPSO 的BiLSTM 神经网络预测PM 2.5武艳,杜景林,全力,滕达(南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏南京210044)摘要:目前空气污染严重,为了实时监测空气质量,保证人们的生活健康,提出了一种新的神经网络预测模型来提高PM 2.5的预测精度。
通过PCA 降维缩减数据的维度简化数据,将PSO 的惯性权重从线性减小改进成非线性变化,再将加速因子从固定值进行线性变化,动态地调整了粒子的局部寻优和全局寻优,并且在原有的基础上加入了遗传算法的变异操作,进行自适应变异,避免其陷入局部最优,并对粒子的适应度函数做改进。
采用改进的PSO 算法优化BiLSTM 结构的迭代次数、学习率、两个隐含层的节点数,构成PCA⁃IPSO⁃BiLSTM 神经网络预测模型。
最后将该预测模型与PCA⁃PSO⁃BiLSTM 、PSO⁃BiLSTM 预测模型进行对比,结果表明该预测模型的优化性能最好,预测精度更高,在预测PM 2.5浓度值上有巨大的使用价值。
两种新的时间分辨光谱技术锁志勇;魏先文;徐正;刘德军;余智;张昀;李重德【期刊名称】《无机化学学报》【年(卷),期】2000(016)003【摘要】时间分辨光谱(Time Resolved Spectrometry, TRS)是研究物质光物理、光化学性质的基本手段.本文简要介绍了这一领域中较新的两种光谱技术:相调制法测定荧光寿命(Phase-shift and Demodulation Measurement of Fluorescence Lifetime)和利用步进扫描(Step-Scan)技术测量瞬态红外吸收光谱.【总页数】7页(P404-410)【作者】锁志勇;魏先文;徐正;刘德军;余智;张昀;李重德【作者单位】南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093;南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093;南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093;南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093;南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093;南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093;南京大学配位化学研究所,配位化学国家重点实验室,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】O657.3【相关文献】1.材料来源回溯与试题本相识别——两种新的历史试题分析技术 [J], 周文清;张学敏2.两种新萃取技术与光度法联用测盐酸洛美沙星 [J], 雷自荣;杨舒;杨盛春;温晓东3.两种新萃取技术与光度法联用测盐酸洛美沙星 [J], 雷自荣;杨舒;杨盛春;温晓东;4.助听器中的两种新降噪技术 [J], 张戌宝5.朗盛展示两种新的低游离预聚物技术 [J],因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。