顿悟衡山

衡山是我心中萦绕已久的一个梦,她以飘逸欲飞的神秘之美撩拨着我的情怀。在癸未年的冬末,我随同来自全国各地的一群文人墨客走进了衡山。我们的车开到了海拔1290米的祝融峰顶,这是衡山之巅。古人说:“不登祝融,不足以知其高。”唐代文学家韩愈诗云:“祝融万丈拔地起,欲见不见轻烟里。”这里迷雾缭绕,周遭的峰峦一如小岛,在云海烟波中虚无缥缈,若隐若现;这里香火弥漫,朝圣的人们不仅拜道,而且拜佛,还要在望日台、望月台上拜天拜地。     

基于小波变换与改进维纳滤波的SAR图像分割

图像分割在图像识别与计算机视觉中起着举足轻重的地位.为了提升合成孔径雷达(SAR)图像的分割质量,提出一种基于小波变换与改进维纳滤波相结合的SAR图像分割算法.首先用改进的维纳滤波对含有噪声的SAR图像进行去噪.接着对处理后的图像进行小波多层次分解,在每次重构前都对低频部分进行分割,保留前景并将背景置为0,同时对水平、垂直与对角分量的三个高频分量进行阈值降噪,再逐层重构.最后采用Canny微分算子对重构图实行边沿的检测.实验最终体现,该方法与已有方法相比能更好地索取图像的边沿信息,有更好的抗噪效验.     

硒在水稻上的应用 Ⅲ.稻田土壤硒含量及施硒对水稻产量与米质的影响

调查了湖南省１８个地（市）州、县（市）的４５个稻田土壤样品．稻田耕作层土壤中硒含量范围为０．０８～２．７８ｍｇ／ｋｇ，平均为０．４２７ｍｇ／ｋｇ．稻田施硒可以改变水稻的结实性状，并能提高水稻单产，但因地域不同、品种不同，增产的幅度有差异．施用微量硒一般能使水稻增产２．０５％～９．６７％．初步探明，水稻施硒与重金属等的存在有拮抗作用．土壤中硒含量丰富，稻米中的氨基酸的含量也相应提高．     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。     

几种常见量子力学波包传播性质的研究

通过格林函数讨论了三种常见势场下运动粒子的波包传播性质.我们发现自由粒子的波包随时间变化,波包的重心以→P0/μ的速度移动,而波包的振幅由起初的δ变化为δt,然而r仍然按照高斯分布;均匀场中的粒子,波包的振幅以幂指数变化;简谐振子势场中粒子的波包在任意时刻动量的平均值就是经典简谐振子的动量.     

磷酸根修饰的二维DNA晶体的研究

利用可编程的刚性DNA分子瓦(DNA tile)中的双交叉(double-crossover, DX)分子的自组装形成二维DNA晶体, 可将分散的具有光、电、磁性质的分子和纳米粒子单元按照Watson-Crick的碱基配对原则精确自组装, 构成分子(纳米)线路和器件. 报道了用磷酸根修饰一条DNA链的5'端脱氧胞嘧啶核苷酸后, 将此DNA链与其他的21条DNA链在一定条件下自组装, 成功合成了具有特定几何构型的二维磷酸化DNA晶体, 并探讨了二维DNA晶体生长的条件和可能的机理.     

再结晶碳化硅及其复合材料的研究进展与应用

再结晶碳化硅(RSiC)是不含烧结助剂、经蒸发-凝聚传质机制得到的高纯碳化硅陶瓷,一直以来是高温领域的一种重要结构材料,然而伴随其烧结机制产生的低致密度、多孔性等问题制约了其更广泛的应用.本文围绕RSiC多孔且孔隙相互连通的结构特征,结合碳化硅的耐高温、耐腐蚀、抗热震等诸多优异性能,阐述了前驱体浸渍-裂解法与再结晶法相结合增密RSiC的原理和技术,介绍了RSiC的多孔化应用开发和评价,综述了熔渗法制备RSiC结构-功能一体化复合材料的进展,并对RSiC及其复合材料在新能源、环保、电子等领域的新应用进行了简要介绍.     

高阶非线性有理差分方程的全局吸引性

研究非线性差分方程xn+1=(pxn-xn-k)/(q-xn-k)(n=0,1,2,…)解的全局行为,证明方程唯一的正平衡点在一定条件下的全局吸引性.     

基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

基于改进的圆投影向量的背景补偿方法

针对传统运动背景补偿算法难以适应大角度旋转的应用场合,提出了一种改进的圆投影向量的背景补偿方法。该算法首先利用图像熵自动选择合适的图像参考块,以增强算法的实用性;其次对传统的圆投影向量进行了改进,增加了相位向量以获取背景的旋转参量,并采用核函数定义各像素点的距离权值,从而可以获得更加准确的结果。最后给出了算法步骤,并利用实测数据进行验证。通过仿真实验证明了该算法在各种场景、各种运动情况下的有效性以及对噪声、光照等因素具有鲁棒性。