一年延滞的动态投入产出系统稳定增长的判据

将Gerschgorin圆盘定理推广到广义特征值情形,给出了一年延滞的动态投入产出系统稳定增长的判据,最后给出的例子表明,本方法简单明了,便于对系数矩阵按稳定增长的需要进行调整.     

次正定复矩阵行列式的一些不等式

在矩阵的次转置矩阵、次正定复矩阵和半次正定复矩阵概念基础上,给出了次正定复矩阵行列式的一些不等式,即次正定Herimite矩阵与半次正定矩阵之间的行列式模的关系.     

三参数Weibull分布下随机截尾恒加寿命试验的Baye…

利用随机截尾恒加寿命试验所获的数据，导出了三参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布在平方损失下，三个参数的Ｂａｙｅｓ估计，进一步估计了在正常应力水平下的各种可靠性指标。     

一年延滞的动态投入产出系统稳定增长的判据

将Gerschgorin圆盘定理推广到广义特征值情形，给出了一年延滞的动态的动态投入产出系统稳定增长的判据，最后给出的例子表明，本方法简单明了，便于对系数矩阵按稳定增长的需要进行调整。     

复矩阵的次正定性

给出了复矩阵次正定性的概念,得到了次正定复矩阵的一些结论,并讨论了它们间的Kronecker积与Hadamard积的性质。     

复矩阵的次正定性

给出了复矩阵次正定性的概念,得到了次正定复矩阵的一些结论,并讨论了它们间的Kronecker积与Hadamard积的性质.     

具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性

研究了具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性．我们既没有假设活动函数的有界性、单调性和可微性，也没有假设放大函数的有界性，利用矩阵理论和一致度量理论，通过分析方法，获得了检验模型周期解存在性的一个充分条件．一个例子被提供以显示获得结果的有效性．     

基于改进ConvNeXt的COVID-19胸部图像分类

针对新型冠状病毒感染胸部 X-ray 图像分类任务数据集样本过少,现有的两阶段分类器和三阶段分类器模型对高纬度的图像特征提取效果差,模型训练慢等问题,提出一种基于 ConvNeXt 卷积神经网络改进的分类任务算法 ConvNeXt-AT。 ConvNeXt-AT 分类模型首先通过在 ConvNeXt Block 层添加混合域注意力机制 CBAM 来提高图像特征提取能力,不仅考虑了通道间的信息交互能力还考虑到了空间域上像素间的联系,得到 ConvNeXt-AT 模型;然后针对 X-ray 图片常见的泊松噪声使用全变差正则化方法对数据集进行降噪处理;最后在 COVID-19 公开的大型数据集共 21165 张图片进行对比实验。 实验结果表明,在训练数据集充分的情况下,改进的 ConvNeXt-AT 模型相较于常用分类模型 ResNet-50、MobileNet、EfficientNet 以及原 ConvNeXt-T 在准确率上分别提升了 2%、2. 7%、2. 1%、1. 9%。 最后通过 Grad-CAM 显示类激活图的图像可视化方法证明改进方法是可行的,模型具有很好的鲁棒性。