基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

Permutation Analysis of Track and Column Braiding

Introduction Trackandcolumnbraidingisanavailable3D braidingmethod[1～3],whichperformsbraidingprocessbymovingbraidingcarriersalongroworcolumndirection alternatively.LiandDing[4]examinethebraidingmethod andconcentratetheirstudyonthemovementofbraiding carriersonthebraidingplatform,onwhichthebraiding tracksarelocated.Accordingtothebraidingprinciple,a studyofbraidingprocessisactuallyastudyofthemovingpatternofyarnendsonthebraidingplatform.Intheiranotherpaper[6],thepositionsofbraidingcarriersare r…     

时滞测试能量函数的局限性分析和改进模型

针对时滞试能量函数，分析了它在无冒险强健测试矢量生成时存在局限性和表达式较复杂的不足。在此基础上建立了无冒险条件下的时滞试能量函数，从而完善了Chakradhar提出的时滞测试能量和相应的测试生成算法。     

大孔径毛细管气相色谱法快速测定食品中毒鼠强

以邻苯二甲酸二丁酯为内标，采用FID检测器，建立了一种测定食品中的毒鼠强的大孔径毛细管气相色谱新方法。测定结果表明毒鼠强的线性范围为0.02g/L-0.12g/L，其最低检测浓度为0.02g/L，相对标准偏差为2.6%，平均回收率为84.6%，该法简便、准确、重现性好。     

The crystal-like anatomical uniformity of the striate cortex

The visual field is topographically mapped onto the primary visual cortex (V1), forming a retinotopic map which is far more detailed for the foveal regions than for the periphery. We found that receptive field (RF) size in monkey V1 increases with eccentricity, and that a 1—2 m² V1 region contains roughly a complete set of machinery necessary to analyze a visual-field area whose size is about that of the RFs of the cells. This allows V1 to be anatomically uniform, and is in sharp contrast with the retina.     

矩阵的弱相似性及其应用

推广了矩阵环Mn(F)中相似性概念，提出了矩阵的弱相似概念，研究了它的基本性质，获得一些有趣结果，此外，指出了文[3]的一个错误，给出了Laffey-Choi一个关键引理的矩阵式的证明。     

杨辉三角与行列式

本文用杨辉三角构造了两种类型的行列式，然后逐一讨论了这两类行列式的值，并由此得到了它们一些特例的简洁结果。     

粘结开裂破坏框架柱性能的研究

本文以试验结果为基础,通过轴压力、配筋、配箍、加载方向的变化,分析了这些因素对产生粘结开裂破坏框架柱性能的影响,并给出了产生粘结开裂破坏的m值下限。     

模式语义链元建模及其应用

大粒度的模型转换是模型驱动软件开发场景下的重要技术需求，仅通过定义通用模型转换语言不足以满足这一需求，其中一个原因是通用模型转换语言工作在特定建模语言的元模型层次而非一般设计意图层次上．文中提出一种模式语义链(PSL)元建模方法．通过重型扩展统一建模语言(UML)元模型以直接形式化描述可表达一般设计意图的模式，并应用UML动作语义和元模型继承实现模式自动生成及转换．该方法为实现一船设计意图层次上的大粒度模型转换提供了有效支持．