粗糙核算子在修正Morrey空间中的有界性

令Ω∈L^q(S^n-1)(1相似文献   

蚕豆(Vicia faba)叶尖微核监测技术在开顶式熏气臭氧上的应用

松滋青皮豆幼苗,用0.03和0.02ppm 臭氧开顶式模拟熏气,镜检其叶尖微核千分率经统计分析,二种浓度处理比对照组分别高1.25%和5.08%,差异显著;修复与不修复组相比,差异不显著.     

基于目标背景加权的核跟踪

在核跟踪(Mean Shift跟踪)算法中,目标的表示方法对跟踪性能有很重要的影响.传统的核跟踪算法只是通过计算目标模型和候选目标模型,对目标进行跟踪,没有消除背景的影响,特别是目标与背景相近的情况.对此,提出了一种目标背景加权的核跟踪算法,该算法是在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,并且在目标的表示中采用颜色纹理联合直方图.为了验证跟踪的可靠性,利用跟踪位置与目标位置之间偏移量的均值和方差进行衡量.实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,该算法在目标的表示和跟踪性能上有很大的提高.     

电子轰击核靶原子K壳层电离截面的一种计算

介绍了利用电子轰击核靶原子K壳层电离截面的一种计算方法。文中给出了镁(Mg)、铝(Al)、钙(Ca)、钪(Sc)、钛(Ti)、钒(V)、铬(Cr)等核靶的计算结果,并与质子轰击的情况做了比较,最后进行了简要讨论。     

多输出支持向量回归算法

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点．这种方法已广泛用于解决分类和回归问题．在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题．针对这一点,将支持向量回归算法推广到多输出情况．仿真实例说明了该算法的可行性．     

基于石墨烯和Fe3O4@TiO2@AuNPs纳米复合材料修饰电极用于检测洋蓟素

基于石墨烯(GR)和Fe3 O4@TiO2@AuNPs磁性核壳纳米粒子复合材料修饰金电极,构建了一种电化学传感器用于洋蓟素(cynarin)的定量检测.采用化学合成法制备了石墨烯二维纳米材料和Fe3 O4@TiO2@AuNPs磁性核壳纳米粒子,并利用扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)对其形貌和结构进行了表征.考察了...     

在线压缩核主元分析的自适应过程监控

对于动态系统,传统的核主元分析(KPCA)方法处理的效果不理想.滑动窗口核主元分析方法能适应动态系统的正常参数漂移,但是该方法处理大量的样本时需要较长的运算时间.因此,提出一种在线压缩核主元分析的自适应过程监控方法.该方法在大量的样本中选定较小的训练集作为初始压缩集进行建模,对在线实时采集的数据进行分析,判断新的样本是否正常.若为正常样本,判断该样本是否加入压缩集中,在加入压缩集的同时自动更新在线KPCA模型.将该方法应用到数值例子和田纳西-伊斯曼(TE)过程,仿真结果验证了该方法的有效性.     

关于某些不可约特征标的核和拟核

作者建立下述两个主要结果:(i)令G是有限非Abel群,N G.设n是固定的正整数,Kn(N)≠{1}(其中Kn(N)是N的下中心列的第n+1项),Irr(G|Kn(N))中的每个非线性的monolithic特征标的次数都被p整除,则N是p-幂零的和可解的;(ii)令G是个有限非Abel群,N G.设n是固定的正整数,Kn(N)≠{1},Irr(G|Kn(N))中的每个非线性的monolithic特征标的次数不被p整除,则N有正规Abel的Sylowp-子群.利用这两个结果,作者改进了关于核和拟核及p-闭群的某些结果.     

小数据集下基于DRKDE-ICSO 的BN结构学习

为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据。另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学习:在雄鸡的位置更新公式中引入莱维飞行,使鸡群算法具有更强的跳跃能力;采用指数递减的动态调节惯性权重,以加速局部搜索和提高收敛速度;通过引入最优个体引导策略,增加找到较优位置的概率。实验结果表明,所提算法在小数据集条件下,BIC评分、准确率及汉明距离等指标均优于MCMC算法、BPSO 算法、CSO 算法、ADLCSO-I算法和SA-ICSO 算法。     

Z=116同位素链上原子核性质的研究

在宏观－微观模型的理论框架下,采用Nilsson势对Z=116同位素链上原子核基态的结合能、α衰变能和四极形变进行了计算,并把理论计算结果与实验数据和其他理论模型的结果进行了比较和讨论.研究发现,理论计算值和实验数据符合,也与其他模型的计算结果符合.此外,还讨论了Z=116同位素链上的位能曲面和可能出现的形状共存现象.