基于伪模态转换的红外目标融合检测算法

为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.     

双重Stone代数的主同余关系

给出了双重Stone代数的主同余关系θ(a,b)(a≤b)的等式刻划以及其它的一些性质,由此得到了主同余关系θ(a,b)(a≤b)存在Boo le-补的若干充分条件.     

大族长度为pq的伪随机k元序列

Mauduit与Sárkzy在一系列论文中研究了κ元序列的伪随机性.本文通过对模pq剩余类环Z_(pq)进行分割,进而结合离散对数的方法,构造了一大族长度为pq的伪随机κ元序列,并证明其具有很好的伪随机性.     

均衡约束数学规划问题的一种新的约束规格

本文研究了均衡约束数学规划(MPEC)问题.利用其弱稳定点,获得了一种新的约束规格–MPEC的伪正规约束规格.用一种简单的方式,证明了该约束规格是介于MPEC-MFCQ(即MPEC,Mangasarian-Fromowitz约束规格)与MPEC-ACQ(即MPEC,Abadie约束规格)之间的约束规格,因此该约束规格也可以导出MPEC问题的M-稳定点.最后通过两个例子,说明了该约束规格与MPEC-MFCQ以及与MPEC-ACQ之间是严格的强弱关系.     

SL(n+1,R)/S(GL(1,R)×GL(n,R))上线丛的一个超几何方程

本文研究了伪黎曼对称空间SL（n+1,R）/S（GL（1,R）×GL（n,R））线丛上的微分方程.利用李代数方法,即Casimir算子得到这个微分算子.这个微分算子是一个超几何方程,这个结论推广了文献[1,3,5]中的微分方程.     

具有缺失数据的Eichhorn模型

为了解决在Eichhorn乘法扰动模型中存在的项目无回答问题,对敏感变量总体均值在辅助变量总体均值已知与未知条件下提出了比率插补方法.理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.     

求解伪单调平衡问题的强收敛算法

本文研究求解实希尔伯特空间中平衡问题的算法.结合惯性方法和非单调步长,一种求解平衡问题的算法被提出,所提算法无需知道双边函数的利普希茨常数.在双边函数伪单调和满足利普希茨条件下,算法的强收敛性被证明.数值实验表明了算法的优势.     

具有若干$c_p$-可补子群的有限群

设$H$为有限群$G$的子群且$p$为整除群$G$的阶的素因子. 我们称$H$在$G$中为$c_p$-可补的,如果$G$中存在$H$的包含$H_G$的补子群$T$使得$H\cap T/H_G$为$p''$-群, 其中$H_G$为$H$在$G$中的核. 群$G$ 称$CS_p$-群, 如果$G$的所有$p$-子群都在$G$中$c_p$-可补. 本文,我们刻画具有若干$c_p$-可补$p$-子群的有限群的$p$-可解性和$p$-超可解性. 此外,我们给出$p$-可解群为$CS_p$-群的若干等价条件. 最后, 我们给出两个$CS_p$-群的直积为$CS_p$-群的判别准则. 我们的结果推广了近期的若干结论.     

Application of a new fast multipole BEM for simulation of 2D elastic solid with large number of inclusions

A fast multipole method (FMM) is applied for BEM to reduce both the operation and memory requirement in dealing with very large scale problems. In this paper, a new version of fast multipole BEM for 2D elastostatics is presented and used for simulation of 2D elastic solid with a large number of randomly distributed inclusions combined with a similar subregion approach. Generalized minimum residual method (GMRES) is used as an iterative solver to solve the equation system formed by BEM iteratively. The numerical results show that the scheme presented is applicable to certain large scale problems. The project supported by the National Nature Science Foundation of China (10172053) and the Ministry of Education