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基于液晶电控可调夏克-哈特曼波前传感器的研究

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光学学报 2013年第12期33卷 290-297页

作者：李晖吴云韬潘凡蔡敦波张彦铎武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430073 湖北省智能机器人重点实验室湖北武汉430073 武汉工程大学邮电与信息工程学院湖北武汉430073

提出使用128×128元液晶微透镜阵列取代传统固定焦距的微透镜阵列，实现了一种可电控自适应调节的夏克哈特曼波前传感器。该传感器克服了传统波前传感器无法兼顾测量范围与测量精度的缺点，可工作在大测量范围/短焦距与高测量精度/长焦... 详细信息

提出使用128×128元液晶微透镜阵列取代传统固定焦距的微透镜阵列，实现了一种可电控自适应调节的夏克哈特曼波前传感器。该传感器克服了传统波前传感器无法兼顾测量范围与测量精度的缺点，可工作在大测量范围/短焦距与高测量精度/长焦距两种模式下，并可自由切换。通过实验测量，该波前传感器调至短焦距工作模式时其焦距调谐范围为86~400 μm，调至长焦距工作模式时其调制传递函数在0.46以上。并通过对焦点落于CCD有效区域外的极端情况进行实验验证，表明该波前传感器具有一定电控自适应调节能力，在自适应光学系统中具有较大的应用潜力。

关键词：传感器自适应波前传感器夏克-哈特曼方法液晶焦点跟踪

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我国房价波动对金融风险的影响研究

我国房价波动对金融风险的影响研究

作者：潘凡豪哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

二十世纪八十年代商品房制度改革以来,房地产市场发展迅猛,并逐步成为我国国民经济的支柱性产业,但是高企的房价也在很大程度上制约了经济的发展。伴随着我国宏观的经济增长速度在我国的逐步放缓,房价泡沫相关问题开始进入人们的视野。... 详细信息

二十世纪八十年代商品房制度改革以来,房地产市场发展迅猛,并逐步成为我国国民经济的支柱性产业,但是高企的房价也在很大程度上制约了经济的发展。伴随着我国宏观的经济增长速度在我国的逐步放缓,房价泡沫相关问题开始进入人们的视野。房价过高透支经济系统的持久发展力,房价短期大幅下挫对当前正处于转型期的中国经济危害也是不容小觑。所以防止引发房地产价格波动可能引致的金融风险当下成为必然需要关切的话题。根据以上的背景,本文总结了我国房地产价格波动现状以及房地产市场金融风险现状。房地产价格波动现状表现为整体房价呈波动上涨趋势、房价波动区域差别较大、房价波动扩散效应显著,而房地产市场金融风险现状则表现为不动产价值在家庭总资产中的比重过高、抵押品价值下降以及流动性短缺风险。在理论层面明晰了我国房地产价格波动对金融风险形成的具体影响机制,并且从房地产价格上升以及下降两个角度来分析房地产价格波动与金融风险之间的逻辑关系,明晰了房地产价格上升主要带来金融风险的不断积聚,而房地产价格下跌则会释放积聚的金融风险。依据理论相关分析为基点,本文按照宏观经济、银行业、证券市场、房地产市场以及外汇市场等维度总结了2009年——2018年我国金融风险的28个指标,通过主成分分析进行降维构建了我国的金融风险指数,并基于VECM模型实证分析了我国房地产价格波动对金融风险形成的影响,得出了房地产价格波动可以传导至资本市场,进而诱发严峻地金融风险等一系列结论。最后依据本文的相关研究结论,提出与之相对应的一系列政策相关建议,以应对房地产价格波动形成的金融风险。

关键词：房价波动金融风险 VECM 主成分分析

茶文化纪录片的平民化创作理念与审美意蕴研究 ——以毕业作品《茶缘》为例

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茶文化纪录片的平民化创作理念与审美意蕴研究 ——以毕业作品《...

作者：潘凡江西科技师范大学

学位级别：硕士

纪录片以影像的形式对茶文化进行弘扬传播,既体现了茶及茶文化的独特魅力,更弘扬了中华优秀传统文化。本文在梳理茶文化纪录片发展概况的基础上,结合多部国内优秀茶文化纪录片以及笔者的毕业作品——纪录片《茶缘》,对茶文化纪录片的平... 详细信息

纪录片以影像的形式对茶文化进行弘扬传播,既体现了茶及茶文化的独特魅力,更弘扬了中华优秀传统文化。本文在梳理茶文化纪录片发展概况的基础上,结合多部国内优秀茶文化纪录片以及笔者的毕业作品——纪录片《茶缘》,对茶文化纪录片的平民化创作理念和审美意蕴进行研究。对于平民化创作理念,本论文主要从题材选择的平民化、以平视视角进行叙事和注重体现人文关怀三个方面展开阐释;对审美意蕴的探讨则从真实美、自然美、情感美三个方面展开,希望能丰富关于茶文化纪录片的研究,为茶文化纪录片创作者提供启示和借鉴。

关键词：茶文化纪录片平民化创作理念审美意蕴

基于改进神经网络的风机故障监控与诊断系统研究

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基于改进神经网络的风机故障监控与诊断系统研究

作者：潘凡浙江工业大学

学位级别：硕士

风机是一种通过机械能提高气体压力并进行气体传送的装置,广泛应用于人类生产、生活所涉及到的各个领域。当风机发生故障时会直接影响到工业生产以及日常生活,造成重大的经济损失甚至人员伤亡。随着人工智能与物联网技术的发展,建立具... 详细信息

风机是一种通过机械能提高气体压力并进行气体传送的装置,广泛应用于人类生产、生活所涉及到的各个领域。当风机发生故障时会直接影响到工业生产以及日常生活,造成重大的经济损失甚至人员伤亡。随着人工智能与物联网技术的发展,建立具有提前预警和快速诊断的风机实时监控系统,可以有效减少上述损失,但在实际调研中发现,即便是国内顶尖的风机企业都尚未将风机监控与诊断系统投入实用或仍处于仅对风机时域信号进行采集监测而未分析诊断的阶段。因此,提升现有神经网络对真实工况下的故障识别率并开发出一套具有实际效用的风机故障监控与诊断系统则显得十分有必要。本文针对用于地铁通风的PYHL-14A型轴流风机,选取合适的神经网络与对应的优化算法相结合获得改进神经网络,并以MATLAB为平台,建立包括信号特征提取、模式训练、故障识别和自学习等一整套功能的风机故障诊断系统。此外,还建立了风机故障实验平台进行故障信号收集与对应故障库的建立。本论文主要工作与成果如下:1、通过大量的文献调研,对BP神经网络、SVM支持向量机以及ELM极限学习机进行对比分析,选取最适合用于本文系统的故障分类神经网络。此外,对遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)以及布谷鸟算法(CS)进行对比分析,选取其中最优异的算法用于神经网络结构的改进。经过分析研究,首次提出了基于ELM-CS改进神经网络建立风机故障识别系统,其效果与未进行优化的神经网络相比在故障识别成功率上提高了 2%,其中转子不对中故障与基座松动故障识别率分别提高了 4.2%与4.1%。2、建立PYHL-14A型风机故障诊断系统并对该系统的整体架构与故障诊断系统进行介绍。此外,本文还对本系统各模块进行详细介绍,并对本风机故障诊断系统进行了故障预警与诊断演示。其中,该系统所拥有的自学习功能使得该系统可以通过传感器进行相关参数的采集以丰富故障库,并基于此进行系统的自学习与升级,从而让本系统更加适合应用于工程实际中。3、针对PYHL-14A型风机本文首次搭建了故障研究平台进行实验数据的测量。详细叙述了本文中实验平台的硬件组成与实现功能,针对几种故障类型进行了故障模拟实验,获取了丰富的故障信号用于数据库的建立并获得训练数据与预测数据。本文所建立的风机故障识别系统无论是从可行性、识别精度还是稳定性与传统系统相比较皆有了显著的提升,具有一定的实用价值。此外,本文中所建立的系统对后续的相关研究起到了关键性作用。

关键词：风机极限学习机布谷鸟算法故障诊断实验