在鱼苗养殖过程中, 同一养殖池会出现个体大的鱼苗攻击个体小的鱼苗, 个体小的鱼苗会出现伤病甚至死亡, 造成经济损失, 鱼苗分塘和售卖价格主要与其体长参数相关, 因此需要对不同大小的鱼苗进行分离。 鱼苗分类主要依赖于不同大小的网筛, 费时费力, 且容易对鱼苗造成损伤。 针对传统人工分离方法效率低下并且缺乏科学指导的问题, 本文提出了基于可见光谱的鱼苗体长估测方法研究, 能够根据鱼苗图像计算鱼苗长度并进行分类。 为了精确无损的获取鱼苗的体长, 提出了基于迁移学习ResNet50模型的鱼苗体长估测方法。 首先采集在同等高度条件下拍摄的不同长度鱼苗图像, 同时手工测量鱼苗的实际长度作为数据集的标签, 用四种迁移学习模型AlexNet, VGG16, GoogLeNet, ResNet50对鱼苗体长进行估算, 通过验证集准确率, 测试集准确率, 以及不同方法的运行时间三个指标进行分析, AlexNet模型验证集准确率90.04%, 测试集准确率89.82%, 运行时间52 min 3 s; VGG16模型验证集准确率91.01%, 测试集准确率91.17%, 运行时间131 min 37 s; GoogLeNet模型验证集准确率88.02%, 测试集准确率88.39%, 运行时间45 min 2 s; ResNet50模型验证集准确率91.92%, 测试集准确率91.09%, 运行时间99 min 17 s; 确定方法ResNet50。 该模型具有50层的Residual Network架构, 用迁移学习的方法将在ImageNet上训练得到的卷积层的参数传递到训练所使用的模型上, 并调整softmax层适应本文问题。 对来自10种不同长度的6 677个样本的鱼苗数据集上的实验结果表明该方法可以有效地用于鱼苗分类, 通过对模型ResNet50的迁移学习的层数, 迭代次数, 学习率, 最小批处理尺寸(Mini Batch Size)进行微调以优化模型。 实验结果表明, 当迁移学习模型的迁移层数为30, 迭代次数为6, 学习率为0.001, Mini Batch Size为10时, 方法效果达到最优, 模型的验证集准确率94.31%, 测试集的准确率达到93.93%。 该算法与传统的图像处理方法相比估算鱼苗体长准确率提高2%左右。 在未来实际生产场景中, 可以将该方法嵌套入鱼苗体长分离装置之中, 真正的做到将科研落地, 投入到实际的生产之中, 减少鱼苗损伤, 为未来的无人渔场奠定基础。

亚波长人工超构材料可以实现特定波长的近完美吸收，在红外光电器件应用中能够克服传统红外材料吸收效率低、厚度较大、工作波长受限于带隙等缺陷.本文利用金属/介质/金属结构构造了一种可大面积制备的亚波长结构，可以实现1-10 μm波段内的双波段红外超吸收.通过时域有限差分法模拟和实验分析，我们认为该吸收器高频的吸收峰，主要来源F-P共振干涉增强吸收；而低频红外波段的吸收峰，主要得益于电偶极共振和磁共振模式的激发.利用退火工艺调节上层金颗粒的大小，可以有效地调节两个吸收峰的位置.

为使指挥员准确认识战场电磁环境和进行正确的指挥决策，对战场电磁环境的复杂度评估问题进行了深入研究。总结了复杂度评估的基本方法，从作战使用的角度出发，提出了基于博弈值的评估方法，建立了评估模型，并给出了模型的最优混合策略解，分析了方法的可行性。通过对典型场景的评估计算证明，该方法适用于对抗双方有多种作战行动方式可供选择的情况下评估电磁环境的复杂程度，并可以得出最优作战行动概率，从而有效提高战场决策水平和作战训练水平。

针对隐身目标探测问题，引入双基地MIMO雷达，利用其雷达方程得出的探测不等式，对雷达探测隐身目标范围进行了研究。以F117A为典型隐身目标，利用网格剖分法对预警区域进行划分，通过计算出目标在不同位置的双基地雷达散射截面积，得出双基地MIMO雷达对目标的探测区域。经实验获得了双基地MIMO雷达的探测范围与基线长度、发射天线阵列数及相参积累个数之间的关系。实验结果表明,在对隐身目标的探测范围上，与常规双基地雷达相比，双基地MIMO雷达有着明显的优势。

配制了Stilbene 420染料溶液。 测量了其吸收光谱。 以调Q倍频Nd∶YAG激光为抽运源, 实现了对Stilbene 420染料的激光光谱和荧光光谱的分析。 激光光谱在425 nm处获得最强峰值, 半峰高宽(FWHM)为1 nm, 光谱范围为420～440 nm。 荧光光谱峰值在428.5 nm, 与激光最强峰值相差3.5 nm。 最高染料转换效率为9.26%。