污染分布密度函数的一种估计方法

讨论观察数据来自污染分布f(x)-(1-α)f1（x) αf2(x)时的非参数推断问题。当厂f2(x)已知，污染系数α和密度函数f1(x)未知时，采用非参数的核密度估计方法，给出f1(x)及α的估计。证明了^↑f1n(x)和^↑αn分别是f1(x)和α的相合估计，并对正态分布的特例作了随机模拟。     

带可变核的多线性分数次积分算子估计

研究了带变量核的多线性分数次积分算子T_Ω,α^A1,A2,…Al,证明了此算子的(H1（Rn）,L^{n/（n-α）,∞}（Rⁿ）)有界性,其中核函数Ω∈L^∞×L^r(S^n-1)（r≥1）.     

一类粗糙核多线性奇异积分算子在齐次Morrey-Herz空间上的有界性

研究一类粗糙核多线性奇异积分算子在齐次Morrey-Herz空间上的有界性.在关于核的一定假设条件下,通过函数分解技巧,得到奇异积分算子在齐次Morrey-Herz空间上是有界的.     

政府办公自动化系统的构成及其建设中的问题探讨

在介绍政府办公自动化系统的结构、功能和核心技术的基础上，提出政府办公自动化系统建设要在分步实施时强调整体规划；要正确处理好应用与标准化的关系，以应用为核心，以应用推进标准；要正确处理好办公自动化系统与政府上网工程建设，只有办公自动化系统设计运转成功，政府上网才会有源源不断的信息发布。     

μC/OS-Ⅱ在80C186中的移植及其在有效载荷中的应用

介绍了实时操作系统μC/OS-Ⅱ在80C186中的移植及其在有效载荷控制器中的应用. μC/OS-Ⅱ是一个基于优先级的抢占式实时内核, 提供实时系统所需的基本功能. μC/OS-Ⅱ管理56个用户任务并且可以根据用户的具体任务进行裁减, 从而减小对系统资源的占用量. 通过在有效载荷控制器中应用μC/OS-Ⅱ, 可以使有效载荷可靠有效地接收命令, 完成数据的传输和对子系统的控制.      

典型喀斯特地区土地利用转型的时空特征及其景观格局演变——以仁怀市为例

探究仁怀市土地利用转型及其景观格局演变对地区土地利用管理和生态保护具有重要意义。以2010、2015、2018年Landsat TM影像为数据源,并结合实地调研对解译数据进行对比验证,通过对土地利用动态指数,核密度和景观格局指数的计算来揭示仁怀市土地利用动态的幅度、速度以及时空转型特征及其景观格局的演变规律。结果表明:①仁怀市土地利用主要以灌木林地、有林地、旱地、水田为主,其次是农村居民用地、草地和城镇用地;2010—2018年,仁怀市土地利用转型幅度最大的是有林地、城镇用地、农村居民用地和旱地,其转型幅度阶段:2015—2018年2010—2015年;转型速度最大的是城镇用地、道路,转型速度阶段:2010—2015年2015—2018年;②2010—2018年,仁怀市土地利用类型转换面积较大的是有林地、草地、城镇用地、农村居民用地、旱地、水田;从空间上,2010—2015年,土地利用转换主要集中于仁怀市中部主城区,其土地利用转换向北部迁移;2015—2018年,仁怀市地区土地利用类型转变现象不明显;③随着时间发展,仁怀市的景观斑块密度(PD)、景观形状指数(LSI)、蔓延度指数(CONTAG)、聚集度指数(AI)都呈现出增加态势,景观斑块类型逐渐增多,斑块破碎化大,空间集聚程度集中,空间异质性强,景观斑块呈现多样化,逐渐趋于均匀分布态势,斑块融合较强;④仁怀市土地利用演变模式主要为城区扩张型、道路指向型、区位型和斑块多样型,驱动土地利用转型及其景观格局演变的影响因素是自然因素、人口因素、社会经济因素和政策因素相互作用的结果。     

多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法

针对病变视网膜血管结构的计算机辅助诊断问题,提出了一种多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法.在U-Net模型基础上设计了融合Inception模块和最大索引值上采样方法的多尺度卷积神经网络结构.在网络训练阶段,采取旋转、镜像等操作进行数据集扩充,运用CLAHE算法进行图像预处理;训练后得到的双通道特征图,进行Softmax归一化;最后通过改进的代价损失函数对归一化结果迭代优化,得到完整的视网膜血管分割模型.实验结果表明,所提方法在DRIVE数据集上分割的准确率达到0.9694,灵敏性达到0.7762,特异性达到0.9835,比U-Net模型具有更优的分割效果和泛化能力,与其他现存方法相比具有一定的竞争力.     

一种基于核的模糊聚类算法

结合核技术与改进的模糊c均值算法聚类准则提出一 种基于核的模糊聚类算法. 通过引入核函数, 样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类, 提高了聚类性能. 同时, 算法改进了模糊c-均值聚类模型中的概率型约束条件, 使其对噪声和野值点具有较好的鲁棒性. 在真实数据和人造数据上与常用聚类算法进行了对比实验, 结果表明该算法具有较低的时间、 空间复杂度与较好的聚类性能.     

基于多个相关滤波器的行人跟踪尺度算法

外观、尺度变化是行人跟踪的难点,解决行人多尺度跟踪问题是增强算法实用性的关键因素.在KCF(kernel correlation filter)算法的基础上,本文采用多个相关滤波器(如头部、臀部)辅助身体躯干滤波器的匹配跟踪.通过获得图像帧(除第一帧外)与初始帧的行人头部和臀部之间的距离变化率来缩放搜索面积,解决目标定位不准确和时间浪费的问题;通过调整目标框的尺寸,解决目标模板逐渐包括背景特征或者逐渐被局部特征取代的问题.在VOT2016的18个有明显尺度变化的行人场景视频序列上进行了测试,实验结果表明所提算法具有更高的跟踪准确率.     

重整产品液收率软测量

针对连续重整反应器 ,分别采用改进算法的 BP神经网络、PLS- BP神经网络和小波神经网络建立重整产品液收率软测量模型。经比较后发现小波神经网络所建模型拟合及预测效果最好 ,因此将其用于实际生产装置。使用结果表明该模型可以实时准确预测重整产品液收率。