基于特征重聚焦网络的多尺度近岸舰船检测

针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测问题,提出了一种基于特征重聚焦网络的舰船目标检测算法,设计了由多维特征聚合模块(MFAM)与注意力特征重构模块(AFRM)组成的特征重聚焦策略.其中,MFAM基于输入的特征金字塔构建特征聚合块,进一步融合多尺度舰船不同层次特征的语义信息.AFRM基于多分支空洞卷积以及通道与空间注意力机制提升网络对目标非局部信息的表征和对背景干扰的抑制,并构建了用于目标检测的特征重聚焦金字塔.在Seaships7000舰船公开数据集上的实验结果表明,相比其他算法,本算法对监控视频中多尺度近岸舰船的检测效果更好.     

支撑应力对光刻透镜透射波前畸变的影响

为了设计光刻物镜的支撑结构,建立了支撑应力对透镜透射波前影响的模型,研究了该模型中支撑应力与折射率的关系及支撑应力对透镜透射波前畸变的影响。首先,根据晶体理论,建立了融石英透镜波前畸变与支撑应力之间关系的仿真模型。然后,分析了不同支撑结构下支撑应力与融石英透镜波前的关系。最后,分析了支撑应力造成的透射波前畸变的性质,并选择合适的物镜支撑结构。研究结果表明：光刻物镜支撑结构的支撑应力对透镜的透射波前有很大的影响：3点支撑的波前畸变PV值为3.69 nm;随着支撑点数量的增加,支撑应力造成的透射波前畸变逐渐减少;采用大于9点的支撑结构即可满足光刻投影物镜的元件支撑需求。     

在线样品前处理大体积进样离子色谱法直接测定海水中亚硝酸盐、硝酸盐和磷酸盐

采用戴安公司谱睿(Pre)在线样品除氯技术,结合OnGuard Ba柱去除硫酸盐,建立了离子色谱直接测定海水中亚硝酸盐、硝酸盐和磷酸盐的方法。该方法以IonPac AG23为富集柱,高容量IonPac AS23为分离柱,淋洗液自动发生装置在线产生KOH溶液进行梯度淋洗,抑制电导检测。实验结果表明: 样品稀释5～10倍时,直接进样不会干扰目标物测定。当流速为1 mL/min、进样量为500 μL时,海水中NO~2-N、NO~3-N、PO3~4-P的方法检出限分别为0.3、0.4、0.2 μg/L,线性范围分别为10～500 μg/L、14～680 μg/L、3.4～170 μg/L,线性相关系数r均大于0.9990。测得人工海水样品中目标物的加标回收率为92%～106%,相对标准偏差(RSD, n=6)为1.2%～7.7%。该方法一次进样可在13 min内完成分析,具有操作简单快捷、无污染等优点,能满足近海海水中NO~2、NO~3、PO3~4的定量分析要求。     

具有拟H(o)lder连续生成元的倒向随机微分方程的可积解

本文证明了具有可积参数的一维倒向随机微分方程解的一个新的存在唯一性结果,其中生成元g关于y满足Osgood条件且关于z是拟H(o)lder连续的(这里可以不是H(o)lder连续的).利用Tanaka公式及Girsanov变换建立BSDE的L1解的一个比较定理,从而得到解的唯一性.利用单调逼近方法给出生成元g的一个一致逼近序列进而构造出BSDE的L1解的一个序列,然后证明其极限即为所需的解,从而证明解的存在性.     

具S-型分布时滞的细胞神经网络的概周期解

该文研究一类具S-型分布时滞的细胞神经网络(CNNs)的概周期解及全局指数型稳定性问题.利用指数型二分性和Schauder不动点定理以及构造Lyapunov函数,得到了细胞神经网络模型概周期解和指数稳定性的一些充分条件.此外,给出一个实例说明结果是可行的.     

前向正则模糊神经网络依K-积分模的泛逼近能力

针对前向正则模糊神经网络引进K-拟可加积分和K-积分模概念,应用积分转换定理研究了该网络在K-积分模意义下对模糊值简单函数类的泛逼近能力,进而在有限K-拟可加测度空间上,借助模糊值简单函数为桥梁获得了前向正则模糊神经网络依K-积分模对(u)-可积有界模糊值函数类仍具有泛逼近性.该结果表明前向正则模糊神经网络对连续模糊系统的逼近能力可以推广为对一般可积系统的逼近能力.     

变时滞Hopfield神经网络的全局指数稳定性

本文研究了一类具有变时滞Hopfield神经网络的稳定性问题.利用时滞微分不等式方法,获得了几个关于该网络的全局指数稳定性与时滞无关的充分条件,并且给出了此类网络的收敛指数的估计,推广了已知文献的结果.最后给出数值例子证明结论的有效性.