变截面连续梁的矩阵表征

一、矩阵方程式推导图1(a)示n跨变截面连续梁,设第i跨的抗弯刚度为EJ_1在e(e=1,2……i)跨上作用有m个集中力P.集中力偶M和均布载荷q.按折算载荷法,

满足某些多项式恒等式的矩阵的表征

讨论两个问题 :a .证明满足条件 1 dHM(AX) =dHM(XA) , X∈Mn(C)的奇异矩阵A的表征可简化为满足条件 2 dHM(AX) =0 , X∈Mn(C)的矩阵A的表征 ;b .给出关于条件 2的表征的两个结果 .这里H是n次对称群Sn 的子群 ,而dHM

基于深度聚类的目标细粒度分类方法

为提高光电系统对弱小目标的识别和分类能力,降低算法对硬件平台和数据的依赖,提出一种无监督分类方法−基于目标深度特征聚类的细粒度分类方法。该方法通过轮廓、颜色、对比度等浅层特征提取提示目标,经超分辨处理后,利用卷积神经网络对目标的深层特征进行编码,进一步采用基于注意机制的主成分分析方法进行降维生成表征矩阵,最后利用聚类的方式实现目标细粒度分类。实验验证了基于不同神经网络的深度聚类方法在不同数据集上的分类性能,其中采用ResNet-34聚类方法在CIFAR-10测试集上细粒度分类性能达92.71%,结果表明,基于深度聚类的目标细粒度方法能够取得与强监督学习方法相当的目标分类效果。此外,还可以根据不同簇数和聚类等级的选择实现不同细粒度的分类效果。

基于对象的合成孔径雷达影像极化分解方法

面向对象方法已成为全极化合成孔径雷达(SAR)影像处理的常用方法,但是极化分解仍以组成对象的像素为计算单元,针对以像素为单位的极化分解效率低的问题,提出一种面向对象的极化分解方法。通过散射相似性系数加权迭代,获得对象的极化表征矩阵并对其收敛性进行了分析,以对象极化表征矩阵的极化分解代替对象区域内所有像素的分解,提高极化特征获取效率。在此基础上,综合影像对象空间特征,并通过特征选择与支持向量机(SVM)分类进行分析和评价。通过AIRSAR Flevoland影像数据实验表明,面向对象的分解方法能够减少对象极化特征提取的时间,同时提高地物目标的分类精度。相对于监督Wishart方法,提出方法的总体精度和Kappa值分别提高了17%和20%。

基于遗传算法的协同航迹规划算法研究

文中针对无人飞行器的协同航迹规划,提出了一种基于遗传算法的协同航迹规划算法。该算法采用双层进化机制,不同的飞行器生成各自的可行航迹种群用于下层进化;对不同飞行器的可行航迹进行组合形成协同航迹组种群用于上层进化。实验表明,该算法能够在较短的时间内规划出较优的协同航迹组;同时,由于下层进化中利用了状态表征矩阵和新的引导信息,使得收敛速度比标准遗传算法更快。

The Explicit Expressions of Level- k(r1 ,r2 ,… ,rk) Circulant Matrices and Their Some Properties

In this paper,we give the explicit expressions of level k (r 1,r 2,…,r k) circulant matrices of order n 1n 2…n k,and the explicit expressions for the eigenvalues,the determinants and the inverse matrices of the kind level k (r 1,r 2,…,r k) circulant matrices are derived,and it is also proved that the sort of matrices are diagonalizable.

The Explicit Expressions of Level-k Circulant Matrices of Type(n_1,n_2.…,n_k) and Their Some Properties

In this paper, we give the explicit expressions of level-k circulant matrices of type (n1,n2,…nk) and of order n1n2…nk,and the explicit expressions for the eigenvalues,the determinants and the inverse matrices of the kind level-k circulant matrices are derived,and it is also proved that the sort matrices are unitarily diagonalizable.