基于SMOTE和深度迁移卷积神经网络的多类不平衡遥感图像分类算法研究

在遥感图像分类实际应用中，深度学习经常面临高光谱数据有效标签不完备、样本多类不平衡和数据分布随时空动态变化等问题，难以发挥优势。基于上述问题，提出一个基于人工少数类过采样方法(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)和深度迁移卷积神经网络的土地覆盖分类算法。所提算法创新性地采用深度迁移学习，使算法能够学习不同时空相同地物的相似性，并利用SMOTE方法对学习数据进行类分布空间优化平衡，从而解决目标域数据不足和数据类不平衡问题。两组公开的高光谱遥感图像被用来验证所提算法的有效性。实验结果表明，相比传统的深度学习，所提算法能够更有效地解决数据不足和数据类不平衡问题提高分类精度。     

把脉生物制药板块

新千年的深沪股票市场终于创出新高。投资者曾寄希望于创造出“多利羊”“基因组”名词的生物制药板块能充当领头羊,然而以通化东宝、复星实业为代表的生物制药板块只风光了一两天就让位于钢材,水泥等源材料版块,远未走出科技,网络股似的持续飙升行情,让该板块的准投资者们踌躇不解:今后生物制药板块还能否承担起领涨大盘的重任呢?     

服装设计模式论(Ⅱ)

从人类造物活动的生物性根源出发，分析了人类对服装需求的机制和特点，阐明了触觉和视觉在人类着装行为中的地位和作用，以及生产力水平导致的社会文化概念对服装审美的影响，并针对服装设计这一普遍现象进行剖析，提出思辩性问题，论证出服装的本质，服装设计的理念思维模式和指导目标设计的方法，得出一些明确的结论。     

基于物理干扰模型的分布式传输调度算法

传统上对无线多跳网络中传输调度问题的研究是基于协议干扰模型的。该模型对问题的分析比较简单,通常会使调度算法的性能较差。该文提出了一种基于物理干扰模型的分布式调度算法来提高网络吞吐量。物理干扰模型反映了接收节点的信干噪比(SINR),是对现实场景中干扰的一种更精确的抽象。该文将传输调度问题建模为整数线性规划(ILP)问题,然后将其松弛为一般的线性规划(LP)问题,提出一种分布式算法来求解LP问题的最优解,进而计算传输调度问题的最优解。在该分布式算法中,每个节点只需要本地的信道信息便可以计算出最优的传输概率,从而实现最优调度。仿真结果表明:该算法可以很快收敛到最优解,并且吞吐量性能与中心式算法接近。     

2010年南非世界杯足球赛的防守技术

以2010年南非世界杯足球赛前八强球队防守技术运用情况为研究对象,采用文献资料和观察统计的方法,对其前8名球队运用抢球、断球、铲球、争顶球四大主要防守技术以及在不同赛场区域和不同时段运用防守技术的情况进行了统计分析并得出:四大防守技术中,运用次数最多、成功率最高的是断球技术,断球技术是最主要、最有效的防守技术;防守从中场开始就已经成为重要任务,防守区域的推前是当今高水平足球赛的重要特征之一;下半场防守力量的投入要大于上半场;下半场在防守策略上更应侧重于采用破坏性技术直接破坏对方控制球的战术,在战术上长传冲吊减少,短传配合增多.     

阳泉市省道214阳泉过境公路李家庄河防洪评价研究

文章以双拱涵洞穿越省道214阳泉过境公路防洪影响评价为例,对涵洞的过水能力作了系统分析和探讨,论述了改建后的涵洞对50年一遇的洪水能顺利通过,并给出了防治措施.     

随机中立型时滞神经网络的全局渐近稳定性判据

研究一类含有变时滞的随机中立型神经网络的全局渐近稳定性问题.通过构造一个新的Lyapunov Krasovskii泛函和不等式技术,得到了基于线性矩阵不等式表示的与时滞大小有关的时滞稳定的充分判据.该判据考虑了一类含有分布式时滞和随机扰动项并且激活函数是常量(正数、负数和零)的中立型神经网络,与现有文献相比,其更具有一般性和较少保守性.最后,通过2个算例分析,验证了所得结果是有效的.     

试论电力工程项目的安全管理措施

随着我国电力体制改革的不断深入,国内电力事业建设也进入了一个崭新的时期,越来越多的电力工程项目得到建设。在电力工程项目建设中,安全管理是不容忽视的关键问题之一,也是保障施工进度、质量与成本达到预期目标的管理要素。目前,在国内电力工程项目的安全管理中,普遍存在各种弊端和问题,施工单位也缺乏对于其重要性的深刻认识,从而导致各类安全管理措施难以真正落到实处。本文结合笔者多年电力工程项目管理经验,简要分析了安全管理的相关问题及具体措施,仅供同行参考。     

分段修正系数建模数控机床热误差

首先分析了建立在最小二乘法基础上的线性回归分析建模原理的不足及其局限性，在此基础上提出了分段修正系数建模机床热误差方法，并对其原理及建模补偿策略进行了详细推导.通过对数控车削加工中心主轴径向热误差进行建模补偿试验，可以看到，在建模时使用的原始采样点处，拟合误差几乎为零，代入非原始采样点数据时，由模型算得的热误差补偿值和原始采样数据具有很好的拟合性，表明这种建模方法可有效提高热误差补偿精度.
     

如何提高学生学习数学的兴趣

兴趣是学习最好的老师，很难要求一个人长时间从事自己不感兴趣的工作，学生也一样。那么如何提高学生的学习兴趣就成了一位老师首要解决的问题。本文中，作者就在大学数学教学中提高学生学习数学的兴趣的实践，谈谈自己的一些做法和体会。