修正的双Jacobi椭圆函数展开法及其应用

将双Jacobi椭圆函数展开法加以修正,并且用修正过的方法获得了ModifiedBBM方程和Klein-Gordon方程更多的准确周期解,补充了前面研究的结果。     

扩展椭圆型辅助方程法与Klein-Gordon方程新解析解

利用辅助方程法,求解具有二阶非线性项Klein-Gordon方程,得到了大量精确解析解,其中包括孤波解和周期波解等,这些解对于研究二阶非线性项Klein-Gordon方程具有重要的指导意义.该方法具有普适性,可以用来寻找其他非线性发展方程的新精确解析解.     

基于BB84协议的量子保密通信网络流量控制策略

采用基于时间片轮转原理的流量控制及数据分发策略,设计一种新的量子保密通信网络与经典网络相结合的组网技术方案,解决了量子保密通信网络量子网关密钥池容量小及密钥生成速率较慢的问题.利用该策略对三节点量子保密通信网络出接口进行流量监测,检测数据结果验证了该方案的有效性及可行性.     

基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别

为了实现在复杂环境下具有较高准确率的交通标志识别以及在小样本情况下也能良好工作的识别网络,提出一种基于卷积神经网络和多类SVM的交通标志识别模型。此模型不需人工设计特征提取算法,且在小样本训练集上也能训练出具有较高准确率的分类模型。除此之外,利用迁移学习策略,避免重新初始化卷积神经网络,在节省大量样本与训练时间的同时能有效避免过拟合的发生。实验结果表明,提出的分类模型在小样本训练集上进行训练后得到的模型在实际测试中有较好的表现且对处于复杂背景下和严重畸变的交通标志具有可靠的识别能力和良好分类结果。     

基于连续自适应均值漂移和立体视觉的无人机目标跟踪方法

为设计一种可自动跟踪、避障的无人机视觉导航技术,将无人机同时搭载双目和单目摄像头:单目摄像头采集无人机相对于被跟踪物体的图像,并采用经Kalman预测器优化的连续自适应均值漂移算法对目标进行有效跟踪;双目摄像头实时采集无人机前进方向上的图像信息,并利用SGM算法计算深度图以分割出无人机前进方向上的障碍物信息。无人机在跟踪目标物体的同时,可自主避开行进方向上的障碍物。实验结果表明,该方法可以有效引导无人机持续、精确地对目标物体进行跟踪,并在跟踪过程中及时躲避前进方向上的障碍物。     

蝴蝶花花粉母细胞减数分裂的观察

我们对蝴蝶花花粉母细胞的减数分裂进行了观察,发现其减数分裂基本上是正常的。但有些细胞有落后染色体、微核、微小孢子和不育花粉粒的产生。这说明减数分裂有障碍。这种现象类似多倍体植物的减数分裂。     

μ从（X,A）到（X,σ（A∪｛C｝））上的扩张测度的唯一性定理

本文讨论了σ有限测度μ从（Ｘ，Ａ）到（Ｘ，σ（Ａ∪｛Ｃ｝））上的扩张测度的唯一性问题给出了这种扩张唯一性的四个充分条件。     

一类非线性薛定谔方程的精确解析解

利用拓展的Riccati方程映射法,研究一个新形式的非线性薛定谔方程,并得到一类非线性薛定谔方程的精确解析解,包括孤子解、周期波解和变量分离解.这种方法在寻找其他非线性发展方程的新精确解方面具有普遍意义.     

以β—环糊精树脂为载体提纯肌醇的研究

以环氧氯丙烷为交联剂,与β-环糊精反应,生成一种不溶于水、具有三维网状结构大分子聚合树脂。以这种树脂作为分离介质,采用柱层析的方法得到高纯度肌醇样品,并对β-环糊精交联聚合树脂的结构进行表征。对分离条件和聚合树脂的性质对肌醇纯度的影响规律加以讨论,找出优化条件。