基于离散特征系统的抛物方程源项反演方法

主要研究离散特征系统下抛物方程源项反演的对数型正则化方法。首先,用有限差分法离散椭圆算子,利用分块矩阵的特点计算出椭圆算子的离散特征值和相应的特征向量;然后,将它们应用到抛物型方程源项反演的对数型正则化方法中。通过数值实验表明,对数型正则化方法可以通过离散特征值及其对应的特征向量成功实现。     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

三角矩阵余代数上的有限Gorenstein余表现余模

利用范畴的等价定理和范畴之间的正合函子,给出了三角矩阵余代数Γ=(T _TM_U0 U)上的有限Gorenstein余表现余模的具体形式,并且得到三角矩阵余代数Γ与余代数T及U之间的有限Gorenstein余表现维数的关系Max{G.cp.dimT,G.cp.dimU}≤G.cp.dimΓ≤G.cp.dimT+G.cp.dimU+1。     

基于图像去噪和图像生成的对抗样本检测方法

针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势.     

修形ZI蜗轮滚刀齿形合格长度的研究

本文研究了修形ZI蜗轮滚刀齿形误差的计算方法,从理论上分析了滚刀设计参数和铲磨工艺参数对齿形误差的影响,提出了变砂轮中心高铲磨新工艺,为增加滚刀齿形合格长度开辟了新途径．     

岩溶洞穴长度空间形态的分形研究

为使洞穴的研究从定性走向定量,应用分形理论给出洞穴长度定义,进一步明确洞穴长度的物理意义,通过对洛塔洞穴系统２２个洞穴长度分形维数的计算,分析了洞穴长度维数与岩性的关系。     

高斯光束的反向传输变换

用高斯光束的复数表示和ＡＢＣＤ定律,讨论了高斯光束的反向传输变换,并求出了表述高斯光束的几个重要参量。     

关于极大子群的指数复合

利用Ｄｅｓｋｉｎｓ在１９５９年所定义的有限群的极大子群的指数复合,给出了有限群为π－可解,可解,超可解,幂零的若干充要条件。     

质子—空气非弹性截面和质子—质子总截面对能量的依赖

在超高能宇宙线实验情况下,质子空气非弹性截面σｐａｉｒｉｎ和质子质子总截面σｐｐｔｏｔ由强子流强在大气中的衰减长度Λ导出．用改进方法分析宇宙线数据．结果表明,在１０１５和１０１９ｅＶ之间σｐａｉｒｉｎ随能量的增加为２９０Ｅ０．０５４±０．０５ｍｂ,σｐｐｔｏｔ随能量的增加为３８．５＋０．４１ｌｎ２（Ｓ／１００ＧｅＶ）ｍｂ．实验数据暗示,在膝附近σｐａｉｒｉｎ和σｐｐｔｏｔ随能量的增长率可能比原认为的快．     

不可逆卡诺热机的火用损率优化

导出一类不可逆卡诺热机在给定功率下的最小火用损率,并作了分析和讨论．所得结论可为热机的优化设计和能量的合理利用等提供些新理论依据．