珍贵濒危动物 草鸮

<正>别名:猴面鹰分布:河北南部、山东至长江以南各省留鸟(国家二级保护动物)中型猛禽。全长35厘米左右,上体暗褐色,具棕黄色斑纹,近羽端处有白色小斑点。面盘灰棕色,呈心脏型,有暗栗色边缘。飞羽黄褐色,有暗褐色横斑;尾羽浅黄栗色,有四道暗褐色横斑;下体淡棕白色,具褐色斑点。嘴黄褐色,爪黑褐色。栖息于山麓草灌丛中,以鼠类、蛙、蛇、鸟卵为食,筑巢于隐蔽的草丛间。每窝产卵2-4枚,乳白色。     

求解二次规划的一个递归新神经网络

针对一类不等式约束的二次规划问题,分别采用Lagrangian系数获得新模型和构造合适的Lyapunov函数的方法,求得对偶问题,通过代换得到初始问题的最优解,并证明新模型的全局稳定性.结果表明:新模型公式简单直观,计算量少,收敛速度快,且对初始问题有更精确的解,通过计算机仿真实验验证了算法的有效性.该成果对二次规划稳定性的研究和应用提供了理论依据.     

双定时混合截尾下Pareto产品失效时刻的预测

假设受试样品的失效时刻服从Pareto分布，基于双定时混合截尾样本得到了未来失效时刻的概率密度函数，利用经典方法得到了未来失效时刻的点预测和区间预测.当形状参数的先验分布分别取为伽玛先验和无信息先验分布时，得到了未来次序失效时刻的等尾预测区间.根据所得到的双定时混合截尾数据，对于独立同分布于该Pareto分布的任一产品，得到了它的失效时刻的中位数预测和区间预测.借助一个数值例子，利用文中的结论计算出了相关的点预测和区间预测.     

基于遗传算法的全局优化及在团簇结构搜索中的应用

遗传算法是研究复杂体系特性时经常采用的一种高效的全局优化方法.以开发出的程序为基础,介绍了遗传算法的基本特征、操作步骤、技术细节及在团簇结构优化中的运用.通过在富勒烯和铋团簇两类代表性团簇结构优化问题中的具体应用,所得结果与已有的理论和实验数据符合较好,印证了所提出的操作方案的有效性、高效性和通用性.     

一类多乘积优化问题求解的新方法

利用所考虑问题的结构特点,提出一种新的线性化方法.该方法利用函数的二阶导数信息,线性化过程更为直接.为改善算法收敛速度,提出一个新的区域缩减准则.理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.     

基于正交局部慢性特征的故障检测方法

为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。     

无人机复垦区植被覆盖度提取方法优选

为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果.结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05％,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94％,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取.     

原始方程组对黏性系数的连续依赖性

考虑了柱形区域上带振荡随机力的大尺度海洋三维原始方程组的连续依赖性。运用微分不等式技术,推导了方程组解的先验界,采取能量分析的办法,得到了方程组的解对黏性系数的连续依赖性。     

引入全局算法的小批量K-Means

提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间.