基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于GA_XGBoost模型的大学生科研能力预测问题研究

科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高.     

从学生的“问题”出发审视空间向量内容的教学和育人价值北大核心

1问题提出高中数学课程引入空间向量内容后,使很多原本需要进行推理演化的立体几何问题的求解“代数化”、“程序化”了,以往的一些立体几何的“难题”变得“简单”了.有老师认为,立体几何内容在培养学生直观想象、逻辑推理核心素养的育人价值减弱了.在教学中,不难发现即便有空间向量作为解决立体几何问题的有力工具,学生在解决立体几何问题时依然会存在各式各样的“错误”.     

不等式约束条件下回归模型的参数估计及检验

本文研究了具有不等式约束条件的回归模型的参数估计，给出了检验的统计量和一个实例．     

高Tc超导体细圆柱样品线性交流响应

本讨论了高Ｔｃ超导体细圆柱情形线性交流响应，给出了交流磁化率χ的表达式，并且得到了磁化率虚部χ″峰值时所满足的方程。     

射频阱中C^＋n（n=3,4,5）同O2的化学反应

利用激光溅射的方法，在射频离子阱中产生并囚禁了Ｃｎ＾＋（ｎ＝３，４，５）进而利用了子阱的质量选择存储和离子存储时间长等特点，在其中开展了Ｃ＾＋ｎ同Ｏ２的化学反应研究，得到了反应物的速率常数和反应产物分支比，根据热化学计算，分析了反应进行的主要通道。     

第23届国际物理奥林匹克竞赛

这属奥林匹克竞赛在芬兰的赫尔辛基举行。每个国家派5名学生参加。这届的规模出以往各届都大，共有来自37个国家的178名参赛，而我也能够成为这次盛大竞赛的参加之一！     

计算全息检测非球面干涉场的理论分析与实验结果

本文应用光学全息术及傅里叶光学的理论对计算全息图干涉检测非球面面形的光路及干涉场进行了理论分析,提出了其干涉场为不定域干涉的观点,并在实验中予以证实.     

Global Chaos Synchronization between Two New Different Chaotic Systems via Active Control

We present chaos synchronization between two new different chaotic systems by using active control. The proposed controller ensures that the states of the controlled chaotic response system asymptotically synchronizes the states of the drive system. Numerical simulations are shown to verify the result.     

LD泵浦Nd∶LuVO4/Cr4+∶YAG被动调Q激光器

采用大功率半导体激光器端面泵浦Nd∶LuVO4晶体，利用Cr4+∶YAG晶体作为可饱和吸收元件，实现了1.06 μm激光的被动调Q运转.在泵浦功率为19.1 W时，获得最高平均输出功率为4.58 W，脉冲宽度为84 ns，单脉冲能量为36.6 μJ以及峰值功率为436.2 W的激光脉冲.