双核Ag(Ⅰ)配合物的合成、结构及光物理研究

采用水热合成法,得到Ag(Ⅰ)的配合物Ag2(Sal)2(Sal=邻羟基苯甲酸).对该配合物的单晶进行了X-射线衍射分析,确定了结构.配合物为单斜晶系,P2(1)/c空间群,a=0.742 8(17) nm,b=0.886(2) nm,c=1.067(3) nm,β=107.92(3)o,V=0.668(3) nm3, Z=2,Dc=2.436 g/cm3,Gof=1.301,R1=0.086 0.对该配合物的UV-VIS-NIR,IR和荧光光谱进行了测定.结果表明该配合物在λex=345 nm条件下,在418～504.5 nm范围内有3个发射峰,可以分别指认为LLCT和LMCT.     

共同体视域下的家园书写比较研究——以《饥饿的路》与《生死疲劳》为例

本·奥克瑞的《饥饿的路》与莫言的《生死疲劳》在创作风格上均受到拉丁美洲魔幻现实主义的影响,这一源头分流至非洲和中国,结合各自民族中丰富的传统文化,观照社会现实,形成同“源”不同“流”的迥异风格,但是并未由此流散而去。研究两部作品的家园书写主题,可以探究两条不同的“流”经由相异的国度重新汇聚在一起,形成一股强大的内在力量,共同憧憬和探索理想的共同体。     

Banach空间中含m-增生算子方程的迭代问题

采用带误差的Ishikawa迭代,研究了形如z∈Sx +λAx( λ0)的非线性算子方程的近似解问题.     

带混合误差的随机Ishikawa迭代程序

在一致光滑可分Banach空间中,针对随机强伪压缩算子T构建了带混合误差的随机Ishikawa迭代程序,并证明了在某些条件下,此随机迭代序列强收敛于T的一个随机不动点.     

基于改进差分盒维数法的混凝土细观损伤定量研究

为了从细观角度定量研究混凝土材料的宏观力学特性,以单轴压缩条件下获得的混凝土 CT图像作为研究对象,应用差分盒维数法(Differential Box Counting method,或DBC)对混凝土破损过程进行了定量描述.在分析传统差分盒维数法优缺点的基础上,提出了改进的差分盒维数法(Improved Differ...     

企业绿色物流一体化管理模型构建

环境污染日益严重,给人类生存和发展带来严重的威胁,物流活动是造成环境问题的主要根源之一。分析了国内外绿色物流的研究现状,指出了生态工业园工业共生模式的缺陷和风险,通过问卷调查与访谈的方式,运用SPSS11．5统计软件识别出影响企业绿色物流管理的关键因素,构建了适合我国工业企业的复合实体绿色物流一体化管理模型。该模型能够克服工业共生模式的缺陷和风险,降低企业物流活动对环境的影响,节约资源和能源,可有效提高企业的经济效益和生态效益,促进社会的和谐发展。     

采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法

针对基于知识共享的优化算法(GSK)之不足,提出一种采用动态知识因子的基于知识共享的优化算法(DKGSK)。首先,个体通过自适应权重来调节其搜索,在算法前期以较大步长进行全局探索,增强了算法全局探索能力;在算法后期以较小步长进行局部搜索,提升了算法局部开发能力。其次,个体使用动态知识因子来调控其搜索步长,使搜索步长更具灵活性和随机性,提升了个体的局部搜索能力,从而增强了算法的局部开发能力。再次,个体借助列维飞行增强其跳出局部最优的能力,从而增强了算法规避陷入局部最优的能力。通过12个基准测试函数的数值实验与仿真,结果表明DKGSK的全局收敛速度和优化精度方面均得到了明显的改善,规避陷入局部最优的能力得到了增强。     

遗传算法在近圆轨道编队设计中的应用

椭圆参考轨道的卫星编队队形设计比圆参考轨道要困难得多,有时很难找到符合队形要求的初始条件。基于L aw den方程,给出了利用遗传算法设计椭圆参考轨道情形下的星下点圆形编队设计方法。由于参考轨道为大偏心率椭圆轨道时不存在圆形星下点队形,只讨论了参考轨道为小偏心率椭圆的情形。与对圆参考轨道的C-W方程初始条件进行修正的方法相比,该方法有更高的设计精度。最后使用脉冲推力模型求解了椭圆参考轨道编队的能量最省队形重构的轨迹规划问题。结果表明,遗传算法可以很好地应用于小偏心率参考轨道编队的队形和重构轨迹设计中。     

基于树形通用背景模型的高效说话人辨认

为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U BM中的各个G auss分布按组织成树形结构,来减少从中挑选核心分布的运算量。实验结果表明:对1 000个说话人进行辨认,TBK S与现有的基于特征矢量重排序的剪枝算法(ORBP)相结合,将基于GMM-U BM的辨认系统的运算速度提高21.9倍,误识率却只上升不到4%;TBK S和ORBP相结合,可大幅度提高GMM-U BM系统的运算效率,而基本不降低识别率。     

融入注意力机制的时间激励与聚集行为识别模型

视频行为识别通常应用短区间动作特征和长区间视频聚集特征进行时序建模.而这种时序建模方式在特征提取过程中,将不同时序区间的动作特征同等看待,忽略了关键通道信息和重要动作内容,不能达到理想的行为识别效果.注意力机制能够重点关注目标区间,在提取时间激励与聚集行为特征基础上融入通道-空间注意力模块.该模型分别通过通道和空间模块改变时序动作的特征分布,通道注意力关注关键通道信息是“哪些”,空间注意力机制关注重要视频内容在“哪里”,突出关键通道信息和重要内容等特征,提高了行为识别的识别率.同时在数据集Something-Something 1,UCF101和HMDB51对模型进行实验,融入通道-空间注意力模块的时间激励与聚集行为识别模型能够有效提高行为识别率.