针对传统阶梯型高阶螺旋相位板在光纤端面上制作难度大和使用过程中容易损坏的问题, 文章提出了一种在光纤端面上制作平面型螺旋相位板的设计方案。这种相位板在不同方位角上高度相同, 通过控制不同方位角处的折射率可获得不同的拓扑荷数。文章使用菲涅尔衍射理论对该方案产生的涡旋电场分布及光强分布进行了详细的理论分析, 同时采用时域有限差分方法对基模高斯光束通过具有不同拓扑荷数的平面型螺旋相位板后在光纤中的传播过程进行了仿真验证。仿真结果表明, 该种光纤端面平面型相位板对于高阶和低阶模式都能产生高质量的涡旋光束, 有效克服了传统阶梯型螺旋相位板存在的不足。

在近红外光谱数据定量建模中, 数据的高冗余和高噪严重影响了建模的稳健性和精确性, 因此提出了一种特征分层结合改进粒子群算法（PSO）的特征光谱选择方法。 首先通过互信息度量特征的重要性得分, 并按特征的重要性降序排序, 有效避免了因采用降维方法得到主成分而引起的丢失重要信息的问题。 其次, 引入了跳跃度概念, 并构造了一种特征分层的方法, 重要性程度相似的特征并入同一个特征子集, 将降序排列的特征集分割为不同的特征子集, 避免了筛选特征过程中因人为设定特征重要性得分阈值而导致的不确定性。 最后, 采用收敛速度快、 控制参数少的粒子群算法作为最优特征子集的优化方法, 同时对粒子群算法做了两方面改进: 引入混沌模型增加种群的多样性, 提高了PSO的全局搜索能力, 避免陷入局部最优; 将特征数目引入到适应度函数中, 在迭代前期通过惩罚因子调节特征数目对适应度函数的影响, 提高了算法的适应能力。 将分层后的数据以特征子集为单位, 依次累加并作为改进粒子群算法的输入, 从而选择出高辨别力的特征子集。 以烟碱指标为例进行了特征选择过程的描述, 实验采用尼高力公司的Antaris Ⅱ近红外光谱仪进行近红外光谱数据的采集, 光谱扫描范围为4 000~10 000 cm-1。 首先, 利用互信息理论计算全光谱1 557个特征对待测指标定量建模的重要性得分, 得分取30次实验的均值。 其次, 将所有特征按照重要性得分降序排序, 计算所有特征的跳跃度, 依据跳跃度寻找特征分层的临界点, 将特征划分到不同的特征层中, 构建了包含8个特征子集的特征集合S={S′1, S′2, S′3, S′4, S′5, S′6, S′7, S′8}。 然后, 依次将特征子集S′1, {S′1, S′2}, {S′1, S′2, S′3}, …, {S′1, S′2, S′3, S′4, S′5, S′6, S′7, S′8}作为初始粒子群的候选集, 以R/(1+RMSEP)作为特征子集优劣的评价标准, 各自重复实验50次, 比值最大的特征子集即为最优特征子集。 为验证该算法的有效性, 选取了具有代表性烟叶近红外光谱数据作为训练集和测试集, 建立了烟碱、 总糖两个指标的PLS定量模型, 并分别与全光谱、 分层后的特征光谱、 粒子群算法选出的特征光谱进行了比较。 仿真结果表明, 本算法所选特征烟碱、 总糖的建模相关系数r分别为0.988 5和0.982 2, 交互验证均方差RMSECV分别为0.098 4和0.889 3, 预测均方根误差RMSEP分别为0.100 7和0.901 6, 模型准确率均明显高于其他三种方法。 从所选特征数来看, 该算法所选特征数最少, 有效剔除了原特征集中的弱相关和噪声、 冗余信息, 所建模型的主因子数最少, 降低了模型的复杂性, 模型更加稳健, 适应性更广。

针对以往卷烟产品质量监控效率低、时间长、缺少可视化结果展示等问题, 将近红外光谱分析技术应用到产品稳定性控制中, 提出了一种指纹图谱特征提取新方法。首先将卷烟近红外光谱进行主成分降维, 并以雷达图可视化形式描述产品质量稳定性趋势, 保证了图谱数据整体性与模糊性的统一。进而对包含样本全局信息的图形重心特征进行提取, 实现了对样本间内部结构的展示, 并建立了质量稳定性及异常类型的判别模型。实验结果表明, 和其他方法相比, 该特征提取方法取得了更好的识别效果, 可用于卷烟产品质量监控和真伪鉴别中。