小样本条件下SCGAN+CNN低分辨雷达目标一步识别算法

现有低分辨雷达目标识别方法，通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法，这种算法存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题，对此，提出一种增强条件生成对抗网络（strengthening condition generative adversarial network，SCGAN）+卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法利用CNN自动获取采样数据深层本质特征，无需特征提取，实现对目标的一步识别。为进一步提高小样本条件下的识别效果，基于CGAN理论来提高样本在特征空间的覆盖程度，并对CGAN的判别器进行改进，在损失函数中增加混叠惩戒项，通过SCGAN生成不混叠的生成样本来更好地训练CNN，提高其在小样本条件下的识别能力。仿真对比实验校验了一步识别算法较传统两步识别算法的优越性，以及SCGAN+CNN的低分辨雷达目标一步识别算法在小样本条件下的有效性。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

新型低维铁电材料研究进展

能够通过外部电场来调控极化的铁电材料可用于非易失性存储器、场效应晶体管和传感器等领域为了提高器件集成效率与性能，器件的小型化日趋重要，因此铁电薄膜的制备获得了广大学者的关注但是，对于传统铁电薄膜，尺寸效应和表面效应的存在抑制了其发展2004年石墨烯的发现预示着维度降低会引发一些不同于块材的新的特性从此，石墨烯逐步引领大家走向二维材料的世界，掀起了二维铁电材料的研究热潮二维铁电发展至今，已经涌现出了不少既被理论预言又被实验验证的体系，如范德瓦尔斯层状材料、铁电金属、传统低维或表面铁电薄膜、（共价）功能化铁电材料等一系列各具特色的新型铁电材料该文先介绍了铁电物理中的一些最基本的概念、研究理论以及研究方法，然后综述了低维铁电材料在近年来的发展，最后对该领域今后的发展进行了展望     

地铁车站轨顶风道模板支架方案设计

依托郑州轨道交通4号线鑫融路站轨顶风道结构施工,对模板支架方案进行了创新设计,利用留设门洞兼顾盾构推进期间电瓶车运输,明确了该模板支架体系下各部件的安全验算内容,并通过现场施工验证了方案的可行性。     

基于二阶统计量的小样本学习算法研究

为了提高小样本学习的准确率和抗干扰能力,提出了一种基于二阶统计量的小样本学习模型,以CNN最后一层卷积输出的一阶特征向量为输入,通过计算协方差矩阵和二阶池化获得具有较高区分度的二阶统计量,采用奇异值(SVD)分解将二阶特征映射到低维仿射子空间并据此分类.本算法在Omniglot和minilmageNet数据集上进行了测试,实验结果表明,在minilmageNet上的5-way 5-shot模型准确率达到了73.6％,比Prototypical Networks高出5.4％,在Omniglot上的20-way 1-shot模型准确率则获得了2.4％的提升,本算法性能优于Prototypical Networks等算法.在异常值测试中,本算法也展现出比Matching Networks和Prototypical Networks算法更强的鲁棒性.     

基于低秩交叉重构的领域自适应算法

为了解决现有领域在自适应方法中忽略了整个数据域内部结构的信息和源域与目标域之间的差异问题,提出了一种新的基于低秩交叉重构的领域自适应方法.通过对源域和目标域的交叉重构来构造新的源域与目标域,使得同类数据相互交织,缩短了同类数据之间的距离; 通过对重构矩阵施加低秩约束,将2个域的同类数据对齐,以此来充分挖掘源域和目标域同类数据之间的内在结构信息,并利用该结构信息来学习分类器,从而取得更好的跨域识别效果.在5个公开数据集上的实验结果表明:该方法具有较高的跨域识别准确率.     

一类非对称三次Lienard系统的全局动力学

本文研究了一类非对称三次Lienard系统的全局动力学，其中的参数不要求充分小. 在分析了所有平衡点的定性性质并讨论了极限环和异宿轨道的存在性后, 本文在Poincare圆盘上给出了全局相图的完整分类，并结合已知结果给出其在参数空间中对应的分岔图.     

图形推理的脑波超慢涨落研究

对140名大学生进行了瑞文图形推理测试,然后从中选取了高分组和低分组各21名参加了脑波超慢涨落测试.结果表明:1)高分组和低分组在α波频率成分以及α波平均频率之间差异均不显著(P>0.05);2)推理能力无论是高分组还是低分组,前、后脑区平均功率符合额低枕高的前、后梯度.图形推理高分组在各个脑区的平均功率均高于低分组,在右额叶、右中央区、右前颞叶以及右后颞叶高分组和低分组差异显著(P<0.05);3)对图形的推理能力高分组和低分组S谱的9种基频成分在全脑出现次数的分析发现,在S 6成分上高分组和低分组差异显著(P<0.01),而在其他基频成分上高分组和低分组差异均不显著(P>0.05).     

卫星移动通信中基于前导的定时同步算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中应急数据每帧长度一般为ns级或s级不等,如果无法检测到数据帧的准确到达时刻,便有可能丢失掉整帧数据的问题,提出了一种基于OFDM符号前导的联合检测同步算法(combined detecting synchronization OFDM-based preamble,CDSOP).该算法在利用改进的发送帧前导结构完成粗定时,在粗定时的基础上对接收的数据帧进行细定时,即可完成对OFDM符号定时同步的联合检测.仿真结果表明,在卫星信道环境下,该算法在定时估计标准误差等方面表现出了较好的定时同步性能.     

辽宁某低品位金矿堆浸试验

辽宁某金矿金属矿物含量少,主要金属矿物为褐铁矿,脉石矿物主要为石英、黑云母、角闪石、条纹长石、绢云母、斜长石和粘土矿物.该矿石氧化程度高,其中可回收的元素为金,金含量约0.7 g/t.试验采用柱式堆浸,在原矿粒度0～15 mm,并对其中-2 mm粒级的矿石制粒处理,氰化钠浓度0.04％,pH值10～11,浸出时间27d条件下,获得浸渣品位0.11 g/t,浸出液中含金1.44 mg/L,金浸出率83％以上的浸出指标.