赣西北黄岗山木本植物区系的研究

黄岗山位于江西省西北部,九岭山脉中段,最高峰(麻姑尖)海拔1480m.该区气候温和湿润,地带性植被为常绿阔叶林.该区约有木本植物599种(含种下等级,但不含栽培种),隶属于95科,250属.按吴征镒教授的中国种子植物区系类型系统,该区250属木本植物分别归属于13个地理分布类型,区系成分复杂.相似系数和树种分析表明.该区在湖北星斗山和安徽黄山区系之间有明显的过渡性.与江西武功山、井冈山区系热带地理成分比较表明,热带地理成分从低纬度到高纬度呈递减变化.     

相似理论在塑性成形的实验模拟和计算机模拟中的应用

本文根据相似理论,提出了塑性成形实验模拟和计算机模拟的相似准则,讨论了应变不相等的近似模拟的条件,分析了分别用小变形理论和有限变形理论进行塑性成形计算机模拟时相似准则的差别.     

具有共振腔的喷嘴紊流射流特性试验研究

对带有共振腔的特种喷嘴进行了试验研究。试验得到了脉冲射流并给出了定量数据。这种脉冲射流除了具有脉冲性能外,还同样具有一般射流的特性。射流结构分为初始段和基本段,且在基本段中射流存在自模性。本文给出了其数学表达式以及轴心速度沿喷距的变化规律。文中给出的脉冲射流的定性和定量结果将有助于射流技术的发展及其在喷射钻井中的应用。     

近地面层中通量廓线关系的适用性研究

本文采用了三种不同地表条件下的实测风速廓线资料,分别进行了近地面层中通量廓线关系的适用性检验,从中选择了适合本试验条件的通量廓线关系。结果表明:(1)在稳定大气层结条件下,风速廓线曲率β<0.9时,Yamamoto′s模式最适合,而当β≥0.9时,Lettau′s模式最适合;(2)在不稳定大气层结条件下,当风速廓线曲率β<1.05时,Dyer′s模式最适合,而当β≥1.05时,Webb′s模式最适合。     

基于个体相似度交叉率自适应的遗传算法

标准遗传算法的交叉运算以固定的交叉率进行操作。即不管遗传个体之间的相似程度，所有个体的染色体均以不变的概率进行交叉。本文根据交叉配对个体之间的相似度值自适应地确定交叉率，相似度值大的交叉个体以较小的概率进行交叉．而相似度值小的个体以较大的概率进行交叉。通过这种方法，可以提高遗传寻优计算的效率，加快遗传算法的收敛速度。     

一种新的结构特征全参考图像质量评价方法

提出一种基于单演信号理论提取结构特征的全参考图像质量评价方法。方法首先利用单演信号理论将图像分解为幅值、方向和相位3个特征分量,构造单演相位一致映射图和特征分量相似度比较函数;然后对相位一致映射图进行Riesz变换,其变换后的一阶、二阶系数作为结构特征相似度比较函数,最后将单演信号的特征分量和结构特征相似度比较函数归一化加权计算得出最终的图像质量评价值。实验结果表明,由于单演相位一致具有较好的抗噪声能力,特征分量和结构特征相似度更加全面考虑到对于人眼感知图像结构的重要性,因此评价结果与图像主观质量评价具有较好的一致性。     

基于Dropout改进的SRGAN网络DrSRGAN

超分辨率作为一种经典的视觉任务,在多个领域有着广泛的应用。随着深度学习中无监督学习的发展,以及生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)的提出,超分辨率技术又得到了进一步的提高,但是相关网络仍旧存在过拟合、泛化性弱等诸多问题。以超分辨率生成对抗网络(super-resolution generative adversarial network, SRGAN)为基础,受研究Dropout在经典超分辨率网络中影响的相关论文启发,在SRGAN中加入Dropout层并研究其对生成图像质量的影响,采用峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)和结构相似性(structural similarity, SSIM)评估图像质量。实验结果表明在合适的Dropout参数下,网络重建图像具有更好的视觉效果,PSNR能够达到0.4左右的提升同时SSIM也有提高,从训练过程中不同迭代次数生成图像的比较发现改进后网络缓解了训练不稳定问题。将Dropout层加入超分辨率网络不同于以往的方法,为改进此类网络提供了一个新的思路。     

基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

城市的交通拥堵已经成为了各个城市中的普遍现象,严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析,本文为了准确的对城市交通状态进行预测,通过网格划分的方法,把城市区域划分为多个区域,根据城市交通数据流的时空特征,提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型（CS-Transformer）。该模型通过使用卷积神经网络(CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征,然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力,再通过相似性位置编码机制(SPEM)把位置信息加入交通数据中,最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车GPS数据对模型进行验证,结果表明该模型预测结果优于卷积神经网络（CNN）、Transformer和CNN-Transformer等模型,以均方误差（MSE）为评价指标,将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了 19.6%、26.3%和10%。     

基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。