一种基于流形正则化的半监督人脸识别方法

在基于流形正则化的框架下提出了一种半监督学习算法(MLapRLS)并将其用于人脸识别.首先构建所有样本的最近邻图来估计数据空间的几何结构,并对多变量线性回归的目标函数增加该流形正则化项,得到针对多类问题的MLapRLS.该方法能充分利用少量有标签样本和大量易于获取的无标签样本来帮助学习以提取有效特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.     

反相微乳液合成亲水性聚合物纳米微球

利用反相微乳液一步法成功导合成磁性聚合物纳米微球,研究表明：Fe（Ⅱ）浓度对微乳液和胶乳的稳定有很大的影响,透射电镜（TEM）和动态光散射仪（DLS）结果说明微球粒径在100nm左右,均一性较好,SOT含量能控制微球粒径,振动探针式磁强仪（VSM）测定了不同比例的[Fe（Ⅱ）]/[Fe（Ⅲ）]所合成的聚合物微球的磁性,并发现温度对合成高磁饱和强度和超喘磁性起关键作用,合成的磁性聚合物微胶乳透明而且能稳定数个月。     

疲劳损伤过程的计算机仿真

从系统仿真的思想出发,用材料的不同状态表示材料在疲劳损伤过程中的性能变化·以外部载荷作为系统的驱动事件,将疲劳过程转化为材料一系列状态的变迁·用神经网络描述载荷与损伤间复杂的非线性关系·通过调质45钢的单轴试验数据与正火45钢的多轴拉扭试验数据建立仿真模型·该模型寿命预测精度较高,能够反映疲劳加载顺序效应和多轴非比例载荷附加强化特性     

Detection of Messenger RNA for Gonadotropin-Releasing Hormone (GnRH) but not for GnRH Receptors in Rat Pancreas

IntroductionGonadotropin- releasing hormone ( Gn RH) ,whichis synthesized in the brain and secreted into theanterior pituitary,plays a central role in thecontrol of mammalian reproduction[1,2 ] .Gn RH andGn RH m RNA have been reported to exist in non-hypothalamic tissues such as ovary[3,4 ] ,breast[5] ,testes,and placenta[6] .The Gn RH binding siteand its m RNA have also been found inextrapituitary tissues,including gonads andplacenta[7] .These findings indicate the biologicalsignifican…     

模糊神经网络控制及其在复杂工业系统的应用

工业过程日趋复杂,难以建立精确的数学模型,传统控制有其局限性,采用智能控制已成为当前研究的趋势.本文重点探讨了模糊控制和神经网络控制的特点,指出了在对复杂工业过程进行控制时,它们结合的必要性,并分析了模糊逻辑控制与神经网络控制的结合方式.     

基于统计保证的单节点EDF性能分析

针对单节点EDF调度机制的统计性能进行分析,重点讨论统计保证条件下EDF调度机制下节点超时概率与延时要求之间的关系,并仿真验证结论,为设计高性能网络机制提供了重要的理论依据.     

不同地点黑杨派无性系生长性状变异及其与叶片性状相关分析

对北京昌平和河北廊坊13个黑杨派无性系引种试验林5~6年生苗木生长性状开展遗传变异分析，并对河北廊坊试验林生长性状与3年生苗木上、中、下3个冠层水平上叶片解剖性状和气孔性状进行相关性分析和多性状综合评价，以用于无性系生长性状间接选择，从而提高选择效率和缩短育种周期。     

中国社会保障制度综合评价的研究现状及框架新探

在深化改革与加快经济发展的进程中,社会保障的作用和地位日显重要.本文对目前我国对社会保障制度评价的理论研究进行了综述,发现多侧重于社会保障水平适度性评价和与世界各国保障类型、保障项目、覆盖面等各方面的分项横向比较.鉴于此,本文从社会保障制度评价的任务出发,从一种新的视角提出我国社会保障制度综合评价的框架.     

论地理信息系统在我国地质岩石研究中的应用

通过对地理信息系统在矿区开采及地下水资源、城市及工程领域、自然灾害预防、大陆漂移研究、考古、地质遗迹与地质公园保护中的应用等情况的概述,揭示了地理信息系统研究对于国计民生、经济建设、文化建设、资源开发、环境保护以及抗御自然灾害活动的重要作用,分析了各类应用的前景,并且提出了加强地理信息系统研究和应用的课题.     

考虑融合权重优化与冲突信息来源的大坝安全综合评价方法

证据理论基于各监测项目及监测点数据进行大坝安全综合评价。然而,已有研究多采用Euclid距离等传统距离度量方法确定证据体的融合权重,且未考虑冲突信息来源,存在综合评价结果准确性较差的问题。针对以上问题,该文提出考虑融合权重优化与冲突信息来源的大坝安全综合评价方法。基于监测点-监测项目-监测类型的大坝安全评价信息融合层次结构,提出基于卡方散度与Shannon熵的证据体距离度量方法,获取监测点和监测项目层级的客观融合权重,克服已有方法未充分考虑证据体离散程度和不确定性的不足,提高了评价结果的可靠性。在监测类型层级采用乘积标度法计算主观融合权重,充分考虑专家经验,避免基于距离度量方法产生不合理权重(例如变形的权重小于环境量的权重);鉴于数据粗差是冲突信息的主要来源,提出基于鲁棒加权回归的季节趋势分解(STL)-孤立森林(iForest)算法作为数据粗差剔除方法,以消除冲突信息对评价结果的影响。工程应用结果表明：与基于Euclid距离度量、未考虑粗差剔除的证据理论方法相比,所提方法可靠性更高。