Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.     

从废水到新能源:光催化燃料电池的优化与应用

随着经济的飞速发展,社会对能源的需求日益扩大,对工业废水的无害化处理也提出了更高的要求。光催化燃料电池 (photocatalytic fuel cell, PFC) 在燃料电池中引入半导体光催化材料作为电极,实现了有机污染物高效降解和同步对外产电的双重功能,在废水无害化与资源化利用方面具有潜在的应用价值。半导体光催化电极是PFC系统高效运行的核心组件,增强其可见光响应和光生载流子分离是提高PFC性能的关键策略。反应器结构设计和运行参数优化也有利于改善PFC性能。本文从PFC基本原理和应用入手,综述了PFC在环境污染物资源化处理中的研究进展,并详细阐述了提高PFC的污染控制性能和产电效率的优化手段,为进一步设计高效稳定的PFC系统并实现其在水污染控制和清洁能源生产中的应用提供理论指导。     

韦伯分布布谷鸟搜索算法颗粒粒径分布反演

韦伯分布在非线性寻优问题中具有较好的寻优精度和全局搜索能力,为此提出一种基于韦伯分布的布谷鸟搜索（WCS）算法来解决颗粒粒径分布反演的问题。使用WCS算法对服从Johnson’s S_B分布、Rosin-Rammler分布和正态分布的单峰颗粒系和双峰颗粒系进行颗粒粒径分布的反演,并分别与其他传统算法的处理结果进行比较。结果表明,WCS算法的整体效果优于人工鱼群算法和人工蜂群算法,且改进后的4种重尾分布CS算法的标准差比原CS算法提升2～3个数量级。目标函数散射光能加入噪声后,WCS算法比其他三种重尾分布的相对均方根误差值至少可降低1/2。使用小角前向散射测量系统对单峰颗粒系和双峰混合颗粒系进行实验研究,发现WCS算法的相对均方根误差比原CS算法降低约为40%。     

离子液体中钯催化O-甲氧基炔酮肟醚串联环化/溴化反应

在离子液体[Cpmim]Cl中,利用O-甲氧基炔酮肟醚为反应底物,以5 mol%Pd(TFA)2为催化剂, 2 equiv. CuBr2为溴源,以中等至优良产率(68%～90%)合成了系列4-溴代异噁唑衍生物,其结构均经1H NMR, 13C NMR及HRMS确证.该反应具有产率高、底物适用范围广、原子经济性高等优点.此外,生成的产物通过进一步的修饰与转化可以衍生为结构复杂的、具有潜在生物活性的异噁唑活性分子.     

三探针方法脉冲放电等离子体特性

基于三探针方法开展了脉冲放电等离子体特性研究,实现了单次脉冲放电等离子体参数的时变特性诊断。采用金属罩屏蔽、示波器锂电池供电等方法降低了电磁信号干扰,利用Labview编制了特定的程序进行三探针诊断数据处理。根据脉冲放电等离子体具有多电荷态离子成分、离子超声速运动等特点,对三探针理论进行相应修正。诊断结果表明,整个放电脉冲内高压引出界面电子温度Te处于2~4eV之间,离子密度ni处于1017~1018 m-3量级之间,与Langmuir单探针诊断结果吻合。     

基于串联两阶段网络DEA模型的供应链规模收益分析

数据包络分析(DEA)是评价供应链系统(Supply chain system)间相对有效性的一种重要的工具,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统效率评价偏高;而本文所研究两阶段串联供应链系统,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,增加额外中间投入的情形.基于所提出的供应链系统结构,本文建立相应的串联结构下的网络DEA模型,并针对所建立模型进行相关理论的研究,给出了串联结构下的生产可能集和规模收益情况判定方法.最后,进行数值实验,以验证我们提出的结论.