The optimum layer number of multi-layer pyramidal core sandwich columns under in-plane compression

The effect of the face thickness to core height ratio on different multi-layer pyramidal core sandwich columns under in-plane compression is investigated theoretically and numerically. Numerical simulation is in good agreement with theory. Results indicate that one specified face thickness to core height ratio corresponds to one optimum layer number of multi-layer pyramidal core sandwich columns in consideration of engineering application. This result can guide the sandwich structure design.

基于改进DBNet和SVTR算法的连铸板坯号检测与识别

针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段,基于DBNet算法设计一种AD-PAN特征融合结构,以增强检测算法的多尺度特征融合能力和扩大感受野,提高板坯号定位精度;再次,在板坯号识别阶段,引入SPIN矫正网络和SVTR板坯号识别网络进行端到端训练,使其能够主动转换输入亮度,并改善字符间以及字符与背景间色彩失真的问题。最后,在自制的板坯号检测与识别数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本研究提出的算法能够有效定位辊道上不同位置的板坯,并且在复杂背景下对板坯号进行鲁棒识别。其中,板坯号检测Hmean数值为97.92%,板坯号识别的准确率为97.33%,验证了本文所提算法具有较高的板坯号检测与识别精度。

基于改进密集连接网络的土地卫片场景分类方法

为提高土地卫片图像场景识别的效率和精度,本文构建拉普拉斯金字塔-密集连接卷积网络(Lap-DenseNet)模型对土地场景应用进行识别分类,在Lap-DenseNet模型中Lap采用三层金字塔结构,DenseNet模型选用169层结构。将构建好的Lap-DenseNet模型应用到含有6种土地场景的卫片分类中,结果显示:Lap-DenseNet模型训练集的迭代次数不宜过多,否则会因为过拟合现象导致分类效果降低,当迭代次数为200次时分类效果最佳;Lap-DenseNet模型对农村道路分类效果最好,对以绿色背景为主的耕地复耕、未建设用地、农用地复绿分类效果较差,6种场景的平均分类准确率为93.66%;与谷歌卷积网络(GoogLeNet)、快速特征嵌入卷积网络(CaffeNet)、基于密集连接的双流深度特征融合卷积网络(TEX-TS-Net)、基于VGG16的附加资源卷积网络(ARCNet-VGG16)、基于Inception-v3的胶囊卷积网络(Inception-v3-CapsNet)、基于全局上下文空间注意和密集连接的卷积网络(GCSANet)共6种场景分类方法相比,Lap-DenseNet模型的分类效果最好,可在土地卫片场景分类工作中予以合理运用。

基于改进Faster R-CNN的小目标电缆线号定位模型

针对目前小目标电缆线号难以准确定位的问题,提出了基于深度学习的在不同干扰下能准确定位小目标线号的算法。由于电缆应用场景存在有噪声、粉尘、光照变化等方面的恶劣条件,不利于线号区域的定位,而且小目标线号对定位精度要求较高,因此基于Faster R-CNN模型进行改进,主干网络使用ResNet-50并对其进行优化,利用特征金字塔和多头自注意力机制,提升网络性能,提高小目标线号的检测精度与模型鲁棒性。实验结果表明,提出的电缆线号定位模型算法相比优化之前准确率提升了3.9%,定位准确率高达99.2%,能有效提高小目标线号的定位准确率。

数字1金字塔的研究

根据对一个赛尔金(F.B.selkin)数字金字塔的研究与符号[b]k的引入,首先解决对于任意整数k,[1]k×[1]k=?的问题,在定理1中给出了解的结构。其结论在定理2与定理3中做了更进一步的推广。最后,考虑在任意整数n,m且m≠n的情形下[1]n×[1]m=?的问题,并在定理4中讨论了解的结构。

终极控制权对直接代理人收益的影响研究——基于产权属性和控股结构双维度的对比分析

上市公司控制权与代理权的分离带来了终极控制人与直接代理人之间的利益冲突。基于产权属性和控股结构将上市公司分为国有直接控制、国有金字塔控制、民营直接控制和民营金字塔控制四种类型,利用我国A股上市公司的面板数据,实证检验终极控制权对直接代理人总收益、显性收益、隐性收益的影响,分析表明:在国有直接控制和民营金字塔控制上市公司,终极控制权对直接代理人的各种收益均有显著影响;在国有金字塔控制上市公司,终极控制权对直接代理人的隐性收益有显著影响,但对其显性收益的影响不明显;而在民营直接控制上市公司,终极控制权对直接代理人收益没有显著影响。

基于田间图像的局部遮挡小尺寸稻穗检测和计数方法

大田水稻生长环境复杂,稻穗尺寸相对较小,且与叶片之间贴合并被遮挡严重,准确识别复杂田间场景中的水稻稻穗并自动统计穗数具有重要意义。为了实现对局部被叶片遮挡的小尺寸稻穗的计数,设计了一种基于生成特征金字塔的稻穗检测(Generative feature pyramid for panicle detection,GFP-PD)方法。首先,针对小尺寸稻穗在特征学习时的特征损失问题,量化分析稻穗尺寸与感受野大小的关系,通过选择合适的特征学习网络减少稻穗信息损失;其次,通过构造并融合多尺度特征金字塔来增强稻穗特征。针对稻穗特征中因叶片遮挡产生的噪声,基于生成对抗网络设计遮挡样品修复模块(Occlusion sample inpainting module,OSIM),将遮挡噪声修复为真实稻穗特征,优化遮挡稻穗的特征质量。对南粳46水稻的田间图像进行模型训练与测试,GFP-PD方法对稻穗计数的平均查全率和识别正确率为90.82%和99.05%,较Faster R-CNN算法计数结果分别提高了16.69、5.15个百分点。仅对Faster R-CNN算法构造特征金字塔,基于VGG16网络的平均查全率和识别正确率分别为87.10%和93.87%,较ZF网络分别提高3.75、1.20个百分点;进一步使用OSIM修复模型、优化稻穗特征,识别正确率由93.87%上升为99.05%。结果表明,选择适合特征学习网络和构建特征金字塔能够显著提高田间小尺寸稻穗的计数查全率;OSIM能够有效去除稻穗特征中的叶片噪声,有利于提升局部被叶片遮挡的稻穗的识别正确率。

6马赫锥导乘波体速度范围与气动特性研究

乘波体在飞行中马赫数变化会对乘波体产生很大影响,不同马赫数对应不同乘波体外形,获得稳定飞行马赫数范围,对于乘波体气动特性研究将具有重要的指导意义。利用数值模拟方法对无粘锥体流场乘波体进行设计并分析其基本气动特性,得出基于Ma=6,α=0°流场乘波体在满足稳定性飞行的马赫数范围。并在此范围内对乘波体进行分段数值模拟得到升力系数、阻力系数及升阻比变化特性。研究结果为提高乘波体升阻比和控制飞行速度提供了理论基础。

基于非线性尺度空间的增强现实场景识别算法

目前大部分面向增强现实的场景识别算法一般采用构建线性高斯金字塔解决尺度不变性问题,此方法容易造成边界模糊和细节丢失,降低识别精度。针对这些问题,提出一种基于非线性尺度空间的场景识别算法,通过构建非线性尺度空间,自适应选取尺度空间组数,保证边缘细节。实验结果表明,相对于SIFT、SURF算法,该算法在视点、缩放旋转和JPEG压缩变换下有更强的鲁棒性,在保证识别精度的情况下,训练速度和识别速度明显提高。

关于金字塔网的限制连通度与(l,k)控制数

金字塔网是并行计算、图像处理的一种很重要的网络拓扑结构,考察了一些金字塔网 的性质,给出它的限制连通度及(l,k)控制数.

四棱锥形模糊数

模糊数在模糊控制理论中具有重要的地位,因而成为研究的热门课题。该文定义了一种特殊的模糊数,即四棱锥形模糊数,探讨了它与两个分量都是三角形模糊数的二维模糊向量之间的关系,证明了他们之间可以相互唯一表示,这为将模糊数应用到工程领域中提供了方便。

多平面锥形针接触建模与影响因素研究

针对平面锥形针在组织接触变形阶段受力变化难以分析的现状,根据弹性组织与针接触时的变形特点,建立了多平面锥形针的接触模型,并重点探讨了该阶段针的受力与穿刺性能问题。接触模型揭示了在穿刺深度相同的情况下,锥形针的接触受力受组织剪切模量、针形半顶角和针的平面数三个因素共同影响。通过实验对接触模型进行验证,发现实验曲线和理论曲线能够较好地吻合,表明该模型是有效可行的。由研究可得:为减小平面锥形针的接触受力、提高针的穿刺性能,可选择较小剪切模量的组织、减小针形半顶角或减少针的平面数。

存储遥感影像的一种多层AVL tree结构

针对遥感影像数量庞大不利于发布和管理的特点,提出了一种用于离线卫星地图的空间索引结构,采用AVL tree把所需要的遥感影像数据存放在本地若干文件中,能以极快的响应速度将所需要的数据提供给桌面应用平台。

多位数码构成的数字金字塔

利用数字1金字塔的结果与符号[b]k的定义,先解决对于任意整数k,[a]_k×[a]_k=?的问题,其中a是多位数码。然后,考虑在任意整数n,m且m≠n的情形下[a]_n×[a]_m=?的问题,讨论了解的结构。同时,给出几个例子加以说明。

金字塔联想之教学初探

利用数形结合结合,介绍了金字塔、杨辉三角形与一些特殊数列之间的关系。

三角金字塔网的点、边、全色数

确定了三角金字塔网TP L的点色数χ(TP L)=4,当L≥4时,它的边色数为χ'(TP L)=12,它的全色数为χ'T(TP L)=13.所得结果进一步完善了三角金字塔网TP L的知识体系.

董事会独立性、金字塔控制层级数与企业绩效——基于中国民营企业的实证分析

本文选取了2011-2016年具有金字塔股权结构的民营企业为样本,分析了董事会独立性、金字塔控制层级数与企业绩效的相关关系,实证研究结果显示:董事会独立性与企业绩效之间存在负相关关系,金字塔控制层级数与企业绩效之间存在明显的正相关关系,且对董事会独立性与企业绩效的关系起到反向的调节作用。参考上述结论,本文对董事会特征提出了建设性的意见,并为公司治理提供了政策性建议。

A Pyramid Breeding of Eight Grain-yield Related Quantitative Trait Loci Based on Marker-assistant and Phenotype Selection in Rice(Oryza sativa L.)

1000-Grain weight and spikelet number per panicle are two important components for rice grain yield. In our previous study, eight quantitative trait loci （QTLs） conferring spikelet number per panicle and 1000-grain weight were mapped through sequencing-based genotyping of 150 rice recombinant inbred lines （RILs）. In this study, we validated the effects of four QTLs from Nipponbare using chromosome segment substitution lines （CSSLs）, and pyramided eight grain yield related QTLs. The new lines containing the eight QTLs with positive effects showed increased panicle and spikelet size as compared with the parent variety 93-11. We further proposed a novel pyramid breeding scheme based on marker-assistant and phenotype selection （MAPS）. This scheme allowed pyramiding of as many as 24 QTLs at a single hybridization without massive cross work. This study provided insights into the molecular basis of rice grain yield for direct wealth for high-yielding rice breeding.

Numerical Integration over Pyramids

Pyramidal elements are often used to connect tetrahedral and hexahedral elements in the finite element method.In this paper we derive three new higher order numerical cubature formulae for pyramidal elements.

基于Zynq新型AOD-Net算法的图像去雾系统设计

针对雾霾天气下视频监控图像出现的细节缺失、色彩暗淡和亮度降低等问题,目前现有的图像去雾算法在视频监控场景中往往难以同时满足去雾效果和实时处理的要求。为了恢复出质量更高的无雾图像,文章在传统AOD-Net算法中引入Squeeze and Excitation机制,以自适应的方式分配通道权重,同时引入金字塔池化模块,扩大网络感受野,最终采用复合损失函数,以均衡考虑图像的边缘特征及纹理细节。同时,此系统以Zynq作为实现平台,使用Vivado HLS进行接口为AXI4-Stream的新型AOD-Net算法IP核的开发,使用PL端作为算法的实现单元,PS端作为控制核心,充分发挥异构SoC的架构优势。实验结果表明:基于Zynq平台下的新型AOD-Net算法,图像去雾效果显著,信噪比极值优化了2.45 dB,结构匹配度提升至91.2%,降低了雾霾天气对视频监控图像的影响。