一种基于GF（2^3）的（K,N）有意义无扩张图像分存方案

传统有意义图像分存存在像素扩张,通常只对分存信息以较短的认证信息进行甄别,从而导致重构的秘密像素真实性无法准确鉴别。针对此问题,提出一种基于GF（2^3）的（K,N）有意义无扩张图像分存方案。在该方案中,首先生成加密映射表并利用秘密像素的位置信息对秘密像素进行加密;然后将秘密像素的认证信息和加密像素在GF（2^3）有限域下进行（K,N）分存,嵌入到掩体图像对应的像素中;最后将映射表的生成密钥进行（K,N）分存,计算每个子密钥的MD5值并公布到第3方公信方以防止掩体图像持有者作弊。实验结果表明,所提方案能准确地识别出秘密图像攻击区域,不存在任何像素扩张,掩体图像与秘密图像等大且嵌入分存信息的掩体图像具有较好的视觉质量。

广义T_（＋m）变换对极限k（k≥2）循环连分式的加速收敛

文章对极限ｋ（ｋ≥２）循环连分式的渐近分式序列定义了广义的Ｔ（＋ｍ）变换，在一定条件下，它用来对极限ｋ（ｋ≥２）循环连分式的加速收敛，根据序列｛ｆｎ｝的收敛性给出了选择最佳过程的可能性。

An Equivalent Condition for （K） Integrability of Fuzzy-valued Mappings

In this paper, we first discuss the relationship between the McShane integral and Pettis integral for vector-valued functions. Then by using the embedding theorems for the fuzzy number space E^1, we give a new equivalent condition for （K） integrabihty of a fuzzy set-valued mapping F ： [a, b] → E^1.

反射系数（K）法在红层地下水探测中的应用

地下介质导电性能的差异只能造成电测深ρｓ值的高阻和低阻异常，而反射系数（Ｋ）的异常则能对应地下含水层的存在部位．作者将反射系数（Ｋ）法用于从贫水红层中探测富水区的电测深ρｓ曲线的解释，提高了区分含水层的可靠性。

（K，L）－内射性和（K，L）－伪内射性

引进了（Ｋ，Ｌ）－内射性和（Ｋ，Ｌ）－伪内射性，这里Ｋ和Ｌ分别是模范畴上短正合列类的子类和模范畴态射类的子类。然后对这样定义的广义内射性进行了不依赖于预根理论的讨论，并对伪内射性与伪投射性之间的关系作了讨论。

Cauchy－Riemann方程的C_（p，q）^（k＋α）－型算子解

研究对给定在Ｃｎ中拟凸域上的Ｃａｕｃｈｙ－Ｒｉｅｍａｎｎ方程的Ｃ∞类（ｐ，ｑ）型微分形式解，不仅证明了严格拟凸域上Ｃａｕｃｈｙ－Ｒｉｅｍａｎｎ方程的Ｃｋ类（ｐ，ｑ）型微分形式解，而且给出了其方程在Ｃｎ中有界开集上的Ｃ＿（ｐ，ｑ）￣（Ｋ＋ａ）型（ｐ，ｑ）微分形式解，推广了Ｂｏｎｎｅａｎ和Ｄｉｅｄｅｒｉｃｈ最近所得到的结果．

关于（k—1）容错直径或k直径的最大图

本文确定了阶为ｎ，（ｋ－１）容错直径为ｄ或ｋ直径为ｄ的ｋ连通图Ｇ的边数的最大值，并给出了相应的最大图．

关于（k，d）─算术图

证明了Ｋｎ（ｎ≥５）不是（ｋ，ｄ）－算术图；ｋ，ｄ≥１且ｋ≠ｉｄ，ｉ∈｛１，２，…，ｎ－１｝，则Ｋｍ，ｎ为（ｋ，ｄ）－算术图。

x0（k）拟合与参数a迭代逼近的GM（1,1）模型及应用

文章从理论上证明了GM(1,1)模型中■,从而指出一次累加建模会产生还原误差,提出了直接用x^(0)(k)建模;推导出了X^(0)的表达式和预测方程■,证明了■;构建了基于x^(0)(k)拟合和a参数迭代逼近的GM(1,1)模型并给出算法;从理论与实证方面证明此模型是无偏的,且发展系数a不受限制。最后将其应用到技术创新领域中。

烧结方式对（K,Na,Li）（Nb,Sb,Ta）O3压电陶瓷的微观结构和物理性能的影响

(K,Na)NbO3基陶瓷(KNLNST陶瓷)是一类很有发展潜力的无铅压电材料,目前对其进行两步烧结相关的研究还很少。本工作分别采用普通烧结(Conventional Sintering,CS)和两步烧结(Two-step Sintering,TSS)制备了(K0.4425Na0.52Li0.0375)(Nb0.8825Sb0.08Ta0.0375)O3陶瓷,并进行微观结构与物性的对比研究。TSS可将(K,Na)NbO3基陶瓷的相对密度ρ'由CS时的95.0%提高至97.0%,压电系数d33由CS时的363 pC/N增大到387 pC/N。两种烧结方式制备的KNLNST陶瓷的微观组织结构和电畴结构有着很大的差异。KNLNST-CS陶瓷的晶粒尺寸较小而且分布较为均匀,极化后多数晶粒的电畴图案为简单的平行条纹。KNLNST-TSS陶瓷的晶粒尺寸则大小分布不均匀,极化后许多大晶粒中呈现带状条纹内部又存在着精细的平行条纹的电畴图案。

关于（K，d）－算术图的两个猜想

文献［１］中猜想：（１）若Ｃ４ｔ＋１是（Ｋ，ｄ）－算术图，则有非负整数ｒ，使得Ｋ＝２ｄｔ＋２ｒ；（２）如果Ｃ４ｔ＋３是（Ｋ，ｄ）－算术图，则有非负整数ｒ，使得Ｋ＝（２ｔ＋１）ｄ＋２ｒ。

光伏波动平抑下改进K-means的电池储能动态分组控制策略

针对电池储能系统(battery energy storage system,BESS)进行光伏波动平抑时寿命损耗高及荷电状态(state of charge,SOC)一致性差的问题,提出了光伏波动平抑下改进K-means的BESS动态分组控制策略。首先,采用最小最大调度方法获取光伏并网指令。其次,设计了改进侏儒猫鼬优化算法(improved dwarf mongoose optimizer,IDMO),并利用它对传统K-means聚类算法进行改进,加快了聚类速度。接着,制定了电池单元动态分组原则,并根据电池单元SOC利用改进K-means将其分为3个电池组。然后,设计了基于充放电函数的电池单元SOC一致性功率分配方法,并据此提出BESS双层功率分配策略,上层确定电池组充放电顺序及指令,下层计算电池单元充放电指令。对所提策略进行仿真验证,结果表明,所设计的IDMO具有更高的寻优精度及更快的寻优速度。所提BESS平抑光伏波动策略在有效平抑波动的同时,降低了BESS运行寿命损耗并提高了电池单元SOC的均衡性。

加入跳跃连接的深度嵌入K-means聚类

现有的深度聚类算法大多采用对称的自编码器来提取高维数据的低维特征,但随着自编码器训练次数的不断增加,数据的低维特征空间在一定程度上发生了扭曲,这样得到的数据低维特征空间无法反映原始数据空间中潜在的聚类结构信息.为了解决上述问题,本文提出了一种新的深度嵌入K-means算法(SDEKC).首先,在低维特征提取阶段,在对称的卷积自编码器中相对应的编码器与解码器之间以一定的权重加入两个跳跃连接,以减弱解码器对编码器的编码要求同时突出卷积自编码器的编码能力,这样可以更好地保留原始数据空间中蕴含的聚类结构信息;其次,在聚类阶段,通过一个标准正交变换矩阵将低维数据空间转换为一个新的揭示聚类结构信息的空间;最后,本文以端到端的方式采用贪婪算法迭代优化数据的低维表示及其聚类,在6个真实数据集上验证了本文提出新算法的有效性.

^(252)Cf自发裂变K X射线发射与动能-电荷关系

原子核裂变后多物理量间的关联测量是认识裂变过程直接有效的实验手段,然而由于初级裂变产物准确的电荷鉴别仍面临技术困难,电荷相关的多参数研究相对匮乏.为此,通过高分辨的低能高纯锗探测器和金硅面垒探测器开展了^(252)Cf自发裂变的裂变碎片K X射线和动能的符合测量.利用K X射线可以很好地鉴别电荷数Z=39—62的裂变碎片,电荷分辨ΔZ≈0.7,K X射线产额呈现强烈的电荷相关性.借助K X射线给出了碎片平均动能和平均总动能及其分布宽度随核电荷数的分布,轻碎片动能分布具有鲜明的奇偶效应,偶Z碎片的动能比奇Z碎片的高约0.48 MeV;平均总动能在Z=52—53处达到峰值,总动能分布宽度在Z=56附近呈现凹坑,这反映了形变壳结构对断点形状的显著影响.裂变碎片K X射线发射的信息及动能-电荷关系研究可为裂变独立产额测量和裂变理论模型的检验提供必要的参考数据.

基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法

深度学习中神经网络的性能依赖于高质量的样本,然而噪声标签会降低网络的分类准确率。为降低噪声标签对网络性能的影响,噪声标签学习算法被提出。该算法首先将训练样本集划分成干净样本集和噪声样本集,然后使用半监督学习算法对噪声样本集赋予伪标签。然而,错误的伪标签以及训练样本数量不足的问题仍然限制着噪声标签学习算法性能的提升。为解决上述问题,提出基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法。首先,该算法利用K-means聚类算法对干净样本集进行标签聚类,并根据噪声样本集与聚类中心的距离大小筛选出难以分类的噪声样本,以提高训练样本的质量;其次,使用mixup算法扩充干净样本集和噪声样本集,以增加训练样本的数量;最后,采用特征空间增强算法抑制mixup算法新生成的噪声样本,从而提高网络的分类准确率。并在CIFAR10、CIFAR100、MNIST和ANIMAL-10共4个数据集上试验验证了该算法的有效性。

基于K-Means聚类与熵权TOPSIS法的岩石可爆性评价研究

露天矿山的爆破块度分布,直接影响到后续的采装、运输和破碎工作。为了控制石墨矿山不同区域爆破块度分布,基于K-means无监督聚类学习法与熵权TOPSIS评价法建立了一种新的岩石可爆性评价模型,选取岩石密度、动力能量耗散率、动态抗压强度、平均应变率、脆性指数作为评价指标,通过熵权计算,发现岩石破碎程度受脆性指数影响最大,受平均应变率影响最小。将此模型应用于实际石墨矿山,可爆性分为10个等级,统计不同分级下的岩石平均破碎粒径,发现可爆性分级等级越高平均粒径越大,有明显的分级特征,验证了模型的有效性。从爆破石墨矿石岩体类型看,岩石可爆性从易到难排序为:片岩、片麻岩、变粒岩、混合岩。结合石墨矿石微观观测结果分析可知:岩性从片岩向混合岩转变,岩石内部石墨晶质呈下降趋势,石墨矿石可爆性等级也随之越来越高。岩石密度、能量耗散率、动态抗压强度之间呈线性正相关,岩石可爆性与平均应变率、脆性指数存在负相关性。研究成果为矿山矿岩可爆性评价提供了一条新思路,对露天矿山爆破块度优化具有一定的理论和实践指导意义。

K-S变换及其电网超谐波时频分析应用

依据FFT→优化窗→IFFT思路,突破线性时频变换的窗函数积分性能桎梏,实现高性能优化窗函数的线性时频变换应用,建立新型时频变换算法——K-S变换.对信号x(t)的FFT频谱向量进行频移处理后,与该频移点下Kaiser优化窗的频谱向量进行Hadamard乘积,再将乘积结果进行FFT逆变换(IFFT),构造出K-S变换复时频矩阵,由此获得x(t)的时间-频率-幅值、时间-频率-相位三维信息;给出逆变换的数学推导与局部性质、线性性质和变分辨率特性;0~150 kHz电网的稳态与时变超谐波信号仿真实验表明,K-S变换的时域、频域分辨能力均优于流行的短时傅里叶变换、S变换,具有优良的变分辨率性能;0~40 kHz超谐波信号的实测证明,基于K-S变换的超谐波电压幅值测量绝对误差均小于0.032 3 V.

40 K双波段长波探测器冷箱封装技术研究

冷光学技术是弱目标及多光谱红外探测的重要支撑技术。为了实现低温光学系统温度精确控制和防污染,一般多将低温光学与探测器集成在冷箱内。某高光谱相机需要1个320×64量子阱探测器和1个320×64 II类超晶格探测器共面拼接,集成双波段微型滤光片,形成长波双波段探测杜瓦组件,探测器工作所需的40 K低温环境由脉管制冷机提供。杜瓦采用无窗口设计,并通过柔性波纹管将杜瓦外壳与冷箱外壳集成,以实现气密性集成和光校调节。针对40 K温区双波段探测器封装的三维拼接、探测器及滤光片的低应力封装、制冷机与探测器的高效热传输等难点,对探测器的三维拼接、40 K温区高效热传输、探测器低应力集成的热层结构、低应力滤光片支撑、杜瓦与制冷机耦合等进行研究,创新性提出了三点Z向调节拼接方法、探测器Al2O3载体复合钼基板和钼冷平台的热层结构、双波段滤光片集成的钼支撑结构、带应力隔离的冷平台与制冷机过盈装配的耦合方法,最终实现了40 K温区下双波段探测器平面度优于±2.06μm(RMS)、探测器的低温应力小于22.06 MPa、双波段滤光片低温形变小于8.55μm、探测器与制冷机温度梯度为2.6 K。40 K长波双波段红外探测器冷箱杜瓦组件经过2000 h通电老练和300次开关机试验验证,试验前后组件性能未发生明显变化,满足工程化应用的要求。