加权p-Laplace型方程的刚性

利用加权p-Bochner公式和CarréDu Champ方法研究在加权黎曼流形上加权p-Laplace型方程-L_fv+λ/q-p(v-v~(q-1))=0的刚性问题.这里的刚性是指当方程中的一个参数处于某一范围时,此方程只有唯一常数解.     

哈密翼龙及其3D胚胎化石研究

 翼龙是地球上第一类飞向天空也是唯一绝灭的飞行脊椎动物，人类对其产卵繁殖、生长发育和生活习性等方面的了解还十分有限。本文介绍了一件超过200枚哈密翼龙蛋、胚胎和骨骼化石三位一体保存的重要标本，包括16枚翼龙蛋含有三维立体的胚胎化石。针对这件全世界首次发现的3D翼龙胚胎，研究提出哈密翼龙具有相对早熟的胚胎发育模式，其后肢发育速度较前肢快，孵化之后只能走不能飞；胚胎发育期间牙齿尚未萌出，出生后还需要父母照料；从胚胎到亚成年都具有快速生长的骨骼结构；显示哈密翼龙具有群居的生活习性，白垩纪的湖泊风暴导致其集群死亡并快速埋藏。     

多壳层Cr2O3空心球用作高性能锂离子电池负极材料

采用硬模板方法,以碳微球为模板,通过调控铬盐前驱体在模板上的吸附时间以及碳球模板的尺寸,来控制铬金属前驱体在碳球模板上的吸附量及嵌入深度,煅烧制备得到单、双、三、四以及五壳层Cr_2O_3空心球.合成的多壳层Cr_2O_3空心球尺寸均匀、纯度高、结晶性好.将Cr_2O_3多壳层空心球用作锂离子电池负极材料,相对于Cr_2O_3纳米颗粒其电池性能取得了显著的提升,具体表现在比容量更高,循环稳定性更好,且大电流放电能力更出色.其优异的性能主要得益于多壳层空心结构较大的比表面积、较短的离子/电子传输距离,且其内部空腔能起到缓冲由于锂离子反复嵌入引起的结构应力以及电极体积膨胀的作用.值得注意的是,四壳层Cr_2O_3空心球由于具有最佳的空腔体积占有率,其锂电性能最为突出,在100次循环后,比容量仍然高达1031.2 mAh/g,是目前商业石墨负极材料的3倍,有望用作新一代高性能锂离子电池负极材料.     

基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。     

基于DenseNet的图像识别方法研究

在深度学习中,随着神经网络层数的加深,训练网络变得越来越困难,现有的浅层的网络无法明显提升网络的识别效果。针对在原有网络的情况下提升网络识别效果,减少参数的问题,本文提出一种改进的DenseNet网络模型,借鉴Inception V3的思想,利用非对称卷积将DenseNet网络中Dense Block层所包含的3×3卷积分解成3×1和1×3的两个卷积,简化网络结构模型。之后再对改进前与改进后的网络模型在数据集上进行训练,实验结果表明,与经典的DenseNet网络模型相比,改进后的网络模型可以提高图像识别的准确性,降低参数,有效地缩短运行时间。     

二维欧氏空间内线性凸区域概念的PAC学习算法

实例空间X的一个子集规定一个概念,表现为一个函数c:X→{0,1}。给定X上一个分布D,可能近似正确(PAC)学习算法的目的是基于独立同分布样本S,由算法产生一个近似函数hS,以高概率保证它与目标函数c的误差不超过给定误差值。如果存在这样的算法其样本复杂性及时间复杂性受多项式界,则认为目标概念可以有效PAC学习。本文讨论二维欧氏空间上有界线性凸区域定义的目标概念的学习理论和方法,证明了有界线性凸区域定义的目标概念是有效PAC可学习的,其方法可以推广到n维欧氏空间上由超平面界定的有界凸区域对应的目标概念学习。