中国和东南亚肖蛸蛛目录及多样性分析

根据世界蜘蛛名录(Platnick,2003)及中国最近研究成果,对中国和东南亚地区的肖蛸科蜘蛛进行编目,并根据编目结果对其区系组成特点及研究现状进行了分析.结果表明,中国及东南亚地区肖蛸科蜘蛛属、种均比较丰富,且特有属、种所占比例较大.在东南亚已报道种类中,单性种类及缺乏可靠描述或鉴别特征附图的种类占很大比例,尚待进一步深入研究.     

多小波在图像数据压缩中的应用研究

介绍了多小波的多分辨分析的基本概念,提出了一个完整的图像多小波压缩算法,并进行了模拟实验.理论分析和实验结果表明,在一定的压缩比下,多小波图像压缩算法能取得较好的峰值信噪比和视觉效果.     

棉花病害拮抗菌SC-4鉴定及其抗菌物质分离纯化

从徐州工程学院周围多点取土样,筛选得到一株对多种细菌、真菌(尤其是引起棉花病害的真菌,如棉花立枯病菌、棉花枯萎病菌、棉铃红腐病菌)具有较好抑制作用的放线菌菌株,命名为SC-4.通过形态学、生理生化实验以及菌株16SrDNA序列分析,初步确定其为淡紫灰链霉菌类群中的灰褐链霉菌.通过硫酸铵沉淀获得样品,再经高效液相色谱分离,获得4个组分,其中组分2对棉花致病菌有较好的抑制作用.该研究对于新型生物农药的开发以及棉花病害生物防治具有一定意义.     

最大熵法在高频雷达角度超分辨中的应用

角度超分辨技术近年来得到了迅速的发展,但是大部分的研究工作都是在假定阵元间噪声不相关的情况下进行的,而对于阵元间噪声(干扰)相关的情况的研究还没有看到。 本文在研究了各种角度超分辨算法的基础上,针对地波超视距雷达的海杂波干扰背景,采用最大熵法作为实现角度超分辨的主要手段,进行了计算机仿真。根据大量的仿真结果,分析了海杂波、信杂比、目标的起始相位等因素对于分辨效果的影响。最后得出结论:最大熵法能够有效地解决海杂波背景下,高频雷达的多目标分辨问题。     

基于对抗样本的深度学习图像压缩感知方法

压缩感知是研究数据采样压缩与重构的信号处理新理论,近年来研究人员将深度学习运用到图像压缩感知算法中,显著提高了图像重构质量.然而,图像信息常与隐私关联,高质量的重构图像在方便人们观赏的同时,带来了隐私保护的问题.本文基于深度学习理论,提出一种对抗的图像压缩感知方法.该方法将压缩理论和对抗样本技术统一于同一个压缩感知算法,通过设计损失函数,联合重构误差和分类误差来训练压缩感知深度神经网络,使得压缩感知重构样本同时也是一个对抗样本.因此,重构图像在保证重构质量的同时,也能对抗图像分类算法,降低其识别率,达到保护图像隐私的效果.在Cifar-10和MNIST图像集上进行的实验结果表明,和已有的压缩感知方法相比,我们提出的对抗压缩感知方法以损失仅10%的图像重构质量为代价,使得图像分类精度下降了74%,获得了很好的对抗性能.