基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

Banach 3-Lie代数上两类映射的稳定性

结合函数方程pf(x+y/p+z)=f(x)+f(y)+pf(z),研究了Banach 3-Lie代数上的同态、导子以及广义导子的广义Hyers-Ulam稳定性(其中p为固定正整数).     

一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

构建吡喃骨架的双环化反应研究

吡喃骨架存在于Warfarin、Oxandrolone、(-)-Penicipyrone等天然产物中,在氧杂环化合物中扮演重要角色.通过单组分,两组分和多组分双环化反应来构建吡喃骨架得到了充分研究.对已有文献进行归纳总结,将为探寻更加绿色高效的吡喃合成新法指明方向.     

河南方言词"高低"词汇化探析

在河南方言中,"高低"是一个使用频率极高的词汇.翻阅相关方言词典,发现对河南方言里"高低"的解释并不全面,但在口语及小说中却有很多用例,通过搜集具体的语料,发现在河南方言中双音节词"高低"的衍生途径,即通过并列式短语粘合而成,且有五种义项:高度层面的高低比较;水平优劣;分寸;无论如何、横竖;终究.     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法

胸部疾病严重威胁人类健康，及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义．胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断，但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性，现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题．针对以上问题，提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法．将动态卷积模块加入密集连接网络，在不显著增加网络模型尺寸的前提下，增强网络对多尺度信息的特征提取能力，在提升分类准确度的同时保持高效推理；使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数，通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数，从而增强网络的泛化能力；提出加权焦点损失函数，在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子，使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重，增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度，进而优化整体性能；对数据加载方式进行优化，增大批数据处理量以提升批归一化效果；在测试阶段使用测试时数据增强策略，综合分析多个维度的分类结果，提高分类的准确性与鲁棒性．在chestX-ray14数据集上的实验结果表明，在密集连接网络中...     

支架式教学在函数概念教学中的应用

函数是数学的一个核心概念,是从常量数学到变量数学的转变.函数概念教学是数学教学的重要环节,同时也是学生学习感到困惑的内容.将支架式教学应用于函数概念教学中,加深学生对函数概念的理解,培养学生独立分析问题的能力,使学生学会用数学思想解决实际问题.     

FDA发射干扰机对无源雷达干涉仪测向系统的欺骗机理

针对雷达电子战中,敌方无源探测雷达通过接收干扰机信号实现测向定位,威胁我方干扰机安全的问题,提出一种基于频率分集阵列(Frequency Diverse Array,FDA)的测向交叉定位欺骗技术。首先在建立FDA阵列模型的基础上,通过欧拉公式得到采用非线性频控函数的FDA阵列因子及相位方向图;然后推导了FDA阵列作用于干涉仪测得的信号到达角β、虚拟发射机在X轴的坐标位置x;接着,以干涉仪测向欺骗为基础,分析了FDA干扰机对测向交叉定位系统的欺骗原理及定位精度。仿真结果表明:通过合理地对载频、阵元数目、频偏的选择可以较好地实现在远场条件下FDA阵列对干涉仪测向的欺骗效果;在合理选择其他参数的同时,测向精度越高、定位模糊区面积越小,且定位虚拟干扰机位置始终落在50%CEP半径之外。