基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

关于有限群幂图的强彩虹连通数

图的强彩虹连通数在网络信息安全传输中有重要的应用,由于决定图的强彩虹连通数问题是NP-困难的,因此需要给出一些特殊图的强彩虹连通数的计算方法.该文首先运用图论与群论的相关知识,给出了幂图强彩虹连通数的一些上下界,并且研究了达到界的一些幂图.其次利用这些界给出了循环群、初等交换p-群、二面体群和半二面体群的幂图的强彩虹连通数的计算公式.结果表明,幂图的强彩虹连通数依赖于群的极大对合数及群的极大循环子群数.     

基于Web的含无关项卡诺图自动化简系统

为学生能在网络上随时随地学习卡诺图化简,提高自主学习的质量,在ASP.NET环境下,利用rapheal框架实现了卡诺图自动化简逻辑函数系统.系统能够对任意输入的三至五变量的逻辑表达式及指定的无关项使用卡诺图化简法进行化简,并且在网页上按步骤展示其化简过程.输入表达式的语法验证采用改进的算法优先分析法,化简过程采用广度优先搜索模仿人工搜索卡诺圈的过程,网页作图由rapheal框架实现.测试结果表明,系统可在常用浏览器下正常运行,可正确的按步骤展示卡诺图化简逻辑函数的过程.     

关于二面体群的共轭类长素图

讨论二面体群的结构问题,利用GAP软件给出二面体群D2n的共轭类长素图,并完整给出当n以及n/2分别是奇数和偶数时的共轭类长素图情况.     

几个广义Apostol-Bernoulli、Apostol-Euler多项式之间的关系式

利用发生函数理论结合某些运算技巧,推出了几个广义Apostol-Bernoulli多项式、广义Apostol-Euler多项式之间的关系式.多个参数出现在等式中,非常工整.在关系式中选取适当的参数,就可以得到已有的著名的关于广义Bernoulli多项式、广义Euler多项式之间的关系式,从而深化和推广了对Bernoulli数、Euler数、Bernoulli多项式、Euler多项式的相关研究结果.     

站话“子”缀词语的构成及特征

站话中的"子"缀词语与周边黑龙江方言及普通话相比,除了具有共同特征外,还表现出一定的差异性。从构成上来看,站话中"子"缀词语的词根无论音节数量还是词性都非常丰富,构成了数量众多的"子"缀词语;从功能和语义特征上来看,站话中"子"缀构词能力更强,可以构成一定数量的动词,而且虚化程度更高,语义色彩更加轻淡。     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

探索Euler图的等价命题

从研究Euler图的等价命题入手,尝试挖掘Euler图的拓扑结构,力图从多个角度刻画Euler图的本征,得到4个新的Euler图等价命题,并利用图的"浓缩"和"稀释"运算给出刻画Euler图的技术,且此技术能够转化为可行的算法.