研究了网络攻击下具有不确定性多智能体系统动态事件触发一致性问题。传统的事件触发机制无法通过改变触发规则来有效地节约网络资源。通过引入动态事件触发机制, 利用该机制的动态变量使设计的事件触发条件可以根据系统的运行状态进行动态调整, 从而降低控制更新的频率。在时延控制输入、网络攻击及动态事件触发下, 建立了闭环控制系统的数学模型。根据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论, 证明了动态事件触发控制下多智能体系统的一致性。最后, 通过仿真验证了该方法的可行性和有效性。

采用冷却结晶和筛分法研究了响应曲面法设计下pH值、Fe3+浓度、搅拌速率各因素不同水平对平均粒径和变异系数影响程度, 构建了平均粒径2次回归模型和C·V·值2FI回归模型, 深入探究了各影响因素之间交互作用, 研究表明: 各因素对平均粒径和C·V·值影响程度为母液pH>搅拌速率>Fe3+质量浓度; 各因素之间交互作用对晶体平均粒径和C·V·值影响程度为AC >BC >AB; 当母液pH为5.5、搅拌速率为150 r/min、Fe3+质量浓度为0.3 g/L时, 可得到平均粒径为0.985 mm、C·V·为793.719的晶体; 经验证模型值与实验值误差较小, 回归模型具有良好拟合度和可靠性。

采用氧化石墨烯(GO)作为表面增强拉曼散射的基底, 水溶性酞菁铜(TSCuPc)作为探针分子, 实验探究了氧化石墨烯薄膜的层数和TSCuPc薄膜的厚度对拉曼散射增强的影响。 首先配制了不同浓度的GO溶液, 利用旋涂法在玻璃基底上制备了不同层数的GO膜, 然后通过调节TSCuPc薄膜的旋涂转速, 制备了GO和TSCuPc的复合薄膜。 实验结果表明, 当增加GO薄膜层数时, 由GO和TSCuPc产生的π—π共轭所感应的分子极化率和由GO含氧官能团感应的局域电场均增大, 因此TSCuPc分子的拉曼强度增大, 且随着层数的增加, 增强呈现饱和趋势; 而随着TSCuPc薄膜厚度的增加, 由于其自身分子间也存在π—π共轭, TSCuPc分子的拉曼光谱强度呈近似线性增加, 且由TSCuPc薄膜厚度引起的首层效应并不是很明显。 选用的可以溶液法成膜的TSCuPc分子, 通常被用作有机光电子器件的空穴注入材料, 研究GO与TSCuPc的表面增强拉曼光谱特性, 为优化器件参数以提高有机光电子器件的电荷转移效率等性能具有重要的意义。

扫频光源(FSOS)在光通信、光传感和光成像等领域得到广泛应用，其扫频宽度和扫频速度直接影响了这些应用的性能。提出了一种明显改善扫频激光光源扫频范围和扫频速度的新方法，在移频环路中引入单边带调制，增强扫频电光调制，产生高阶稳定的光梳，从而在保证相同线性度和窄线宽条件下，利用窄带的扫频电信号获得宽的光扫频范围。利用200 MHz的射频扫频宽度得到约11.44 GHz的光扫频宽度，扩频约57倍，由于每次扫频时间相同，扫频速度也提高约57倍。

为了研究超短激光脉冲光束质量对焦斑的影响, 采用经典的几何模型进行了理论模拟分析, 并实验研究了离轴90°抛物面镜的飞秒激光光束的紧聚焦特性。由理论分析和实验结果可知, 当入射失准角为3mrad时, 将从空间上使焦斑峰值功率密度减半, 失准角的存在将引起到达靶面的激光脉冲的时间展宽从而降低焦斑峰值功率密度; 利用3TW钛宝石飞秒激光系统, 通过f/1离轴90°抛物面镜对激光束进行紧聚焦, 得到最佳焦斑尺寸为5.6μm×5.4μm, 对应于3mJ和96mJ的飞秒脉冲激光光束的焦斑峰值功率密度分别为3.83×1017W/cm2和1.23×1019W/cm2。结果表明, 该研究为开展激光与固体、气体、团簇等物质相互作用的相关实验提供了重要的参考。

针对传统神经网络用于图像分割中存在着网络结构设计复杂、计算量大等缺点，提出了一种基于自生成神经网络（Self-Generating Neural Network, SGNN）的图像分割方法，将图像的每个像素按其灰度值自动聚类，从而实现图像的自动分割。在此基础上，本文着重研究了SGNN 网络的优化算法，以期达到更好的分类效果。实验结果表明，该方法可以很好的实现图像分割，无需人为干涉，具有学习自主性高，分类效果明显，抗噪能力强等优点，可广泛用于红外、可见光、X 光、MR 等多种图像的分割。