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研究了一类捕食者患病的捕食-食饵模型,且考虑捕食者种群存在合作捕食行为.首先讨论了无病子模型的动力学性质,通过构造合适的Lyapunov函数,证明了边界平衡点的全局稳定性,利用Dulac函数讨论了仅一个正平衡点时的全局稳定性以及Hopf分支产生的情况.其次讨论了有病系统中三者共存的平衡点的情况,利用Hurwitz判据得到共存平衡点的稳定条件. 相似文献
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本文建立了顺风条件下大气声传播的声线半分析模型,等效声速为对数声速剖面。本模型采用分析迭代的方法,通过积分得到声线轨迹的解析解,并对声线进行分组,每组都由四条声线组成,从而计算出远场声压的超额衰减。较其他方法而言,该模型计算时间较短,最终得到了考虑地面反射和大气折射影响的超额衰减频率响应曲线。 相似文献
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为了解决在背景相似的篮球视频中提取特征级运动信息不充分和捕获长时序依赖关系困难等问题,从局部和全局的角度出发,提出一种混合运动激励和时序增强网络(mixed motion excitation and temporal enhancement network,MTE-Net),该网络由在时间建模上互补的混合运动激励(mixed motion excitation,MME)模块和时序增强(temporal enhancement,TE)模块构成。混合运动激励模块通过计算短距离视频帧之间混合的特征级差分来充分表征局部运动信息,并显性地对运动敏感通道进行激励。时序增强模块对长距离视频帧使用自注意力机制来构建时序关联函数并捕获时序之间的全局依赖关系,增强视频中的重要帧序列。在不额外引入光流和过多参数的情况下,在SpaceJam篮球动作数据集上的实验结果表明,与其他主流的动作识别算法相比,所提模型对篮球运动员动作识别的准确率更高。 相似文献
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全色锐化旨在将低空间分辨率的多光谱图像和高空间分辨率的全色图像进行融合，生成一幅高空间分辨率的多光谱图像．伴随卷积神经网络的发展，涌现出很多基于CNN的全色锐化方法．这些用于全色锐化的CNN模型大都未考虑不同通道特征和不同空间位置特征对最终锐化结果的影响．并且仅使用基于像素的1-范数或2-范数作为损失函数对锐化结果与参考图像进行评估，易导致锐化结果过于平滑，空间细节缺失．为了解决上述问题，本文提出一种嵌入注意力机制，并辅以空间结构信息对抗损失的生成对抗网络模型．该网络模型由2个部分组成：一个生成器网络模型和一个判别器网络模型．嵌入通道注意力机制和空间注意力机制的生成器将低分辨多光谱图像和全色图像融合为高质量的高分辨多光谱图像．判别器以patch-wise判别的方式对锐化结果与参考图像的梯度进行一致性检验，以确保锐化结果的空间细节信息．最后，在3种典型数据集上的对比实验验证了所提出方法的有效性． 相似文献