针对传统光谱法检测鸡蛋新鲜度存在的效率低、 准确率不够高等问题, 提出采用可见-近红外光谱结合极度提升树(XGBoost)等算法对鸡蛋新鲜度分类进行研究, 以期在保证足够高准确度的同时大幅提高检测效率。 将不同储存条件下的鸡蛋作为样本, 并分别划分为训练集和测试集, 采用训练集的综合评价指标(F-measure)和准确率(Accuracy)评估分类模型的性能。 具体地, 首先利用可见-近红外光谱系统采集鸡蛋的反射光谱, 将所得的光谱数据经过不同预处理后再结合随机森林(random forest, RF)、 偏最小二乘(partial least squares, PLS)、 支持向量机(support vector machine , SVM)、 多层感知机(muhi-layer perception , MLP)以及XGBoost等分类算法构建鸡蛋新鲜度分类评估模型, 并对比各模型性能指标。 分析结果发现, 经Savitzky-Golay一阶导(Savitzky Golay first-order derivative, SG-1st-Der)预处理后的RF、 SVM、 XGBoost模型和经标准正态变量(standardized normal variate, SNV)预处理后的PLS、 MLP模型具有较好的训练结果。 为进一步提高模型精度和运算效率, 提出利用区间偏最小二乘法(interval partial least squares, IPLS)对SG-1st-Der和SNV预处理后的光谱数据首先进行降维, 然后再分别建立基于RF、 SVM、 XGBoost、 PLS及MLP等算法的预估模型, 最后通过测试集对模型进行验证。 结果发现原始光谱数据经SG-1st-Der预处理后所建立的IPLS-XGBoost分类模型性能最优, 在不同储藏条件下测试集的F-measure分别为92.33%和90%, Accuracy分别达到94.44％和91.67％, 而程序运行时间均不超过0.6 s。 表明, 可见-近红外光谱结合IPLS-XGBoost分类算法可应用于鸡蛋新鲜度评估, 该方法在模型分类性能、 准确度评估、 运行速度等方面比传统方法更具优越性。

基于广义惠更斯菲涅耳原理，推导出啁啾脉冲高斯光束在湍流大气中传输的光谱解析表达式，并对解析表达式进行了数值仿真。结果表明：啁啾参数越大，光源谱宽越宽；当光源相对谱宽大于0.336时，轴上点光谱产生蓝移；湍流使得轴上点光谱的相对频移量减小，相对频移量随源光谱宽的增大而非线性增大；增大光束束腰半径可减小湍流对光谱频移、光束展宽的影响。

根据磁瓶飞行时间谱仪磁场系统的基本要求，设计了一套符合其使用的复合磁场系统。最高强度达1.2 T的强非均匀磁场部分由永久磁铁和结构经过优化的截圆锥状磁极靴所产生。永久磁铁为N52系列NdFeB，磁极靴材料为高磁导率珀明德合金。强度为1.0×10－3 T的弱均匀引导磁场由半径为3 cm、长度为3 m螺线管提供。磁极靴与螺线管之间的距离为5 cm。

采用振幅掩模穿过部分空间非相干光的方法产生一暗迹，将暗迹成像在晶体前表面，得到入射暗迹半高宽为16.75 μm，入射光功率为400 μW.基于LiNbO3:Fe晶体的强光伏效应，在无背景光辐照时，在晶体内写入一对部分空间非相干Y结暗光伏孤子.实验结果表明：在无背景光辐射时可以在LiNbO3:Fe晶体内写入部分空间非相干Y结孤子.

理论分析了闭路光伏晶体中灰孤子诱导的波导.研究发现，闭路光伏灰孤子诱导的波导在不同孤子灰度值，电流密度和光强比率下均为单模，文中光强比率指孤子峰值强度与暗辐射之比.研究结果解释了闭路光伏灰孤子限制在中心的能量随着电流密度的增加而增加，随着孤子灰度值和光强比率的增加而减小.文章还提供了光伏晶体的相关例子.

分析了开环系统中一维灰光伏孤子的时间特性.基于与时间相关的演化方程,用数值方法得到了准稳态和稳态的灰孤子解,分析了形成准稳态灰孤子的物理机制.结果显示准稳态灰孤子的宽度是与光强无关的,并且它们的形成时间和孤子的峰值与背景辐射强度比成反比.这些性质与开环系统中的亮、暗孤子的性质很相似.同时采用波传播的数值解法,分析了它们的传播特性,结果显示它们在小于10%的扰动下是相对稳定的.