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1.
通过引入参数,构造了一个全平面上的、含双曲函数的非齐次核函数。利用正切函数的有理分式展开,建立了最佳常数因子与正切函数高阶导数相关联的Hilbert型积分不等式。 作为应用,通过赋予参数不同的值,建立了一些有意义的特殊结果。  相似文献   
2.
薛定谔方程可以用来描述具有非线性和分布色散的非均匀光纤中孤子传输的动力学。本文获得了变系数非线性薛定谔方程大量的精确解析解,包括了亮孤子解、暗孤子解、双曲函数解、三角函数解以及一些有理解。这些解有丰富的动力学结构,有助于我们理解薛定谔方程背后的物理背景。  相似文献   
3.
求全局最优化问题的填充函数算法被提出以来,参数的选取和调整一直是制约算法有效性的因素。如何在实际的计算过程中选取合适的参数,直接影响和决定了运算速度和效率。因此,构造不含参数的填充函数就显得极为重要。提出一个新的无参数的填充函数,对其理论性质进行了分析,并给出相应的填充函数算法,数值计算验证了算法的有效性。  相似文献   
4.
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。  相似文献   
5.
在热力学中,关于多元系的化学势的变量集,有互不一致的两种结论.一种结论认为,某种物质的化学势,仅仅依赖于其它物质的存在,另外一种认为,不仅依赖于其它物质,也依赖于自己.本文通过详细的分析论证了,一般而言,化学势依赖于系统内的所有物质.  相似文献   
6.
7.
由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计.  相似文献   
8.
研究房价指数编制模型的优良性检验方法可以指导房价指数编制工作,有助于在实际应用中选择更为科学准确的房价指数.从统计指数偏误的角度来评价房价指数的优良性,并给出了检验房价指数是否有型偏误的具体方法.对BMN重复交易模型和标普Case-Shiller模型从理论推导角度进行时间互换检验,发现前者没有型偏误而后者有型偏误.从模型计算角度对两个新建住宅价格指数编制模型进行实证分析,发现对数匹配模型没有型偏误,贴现匹配模型有型偏误.  相似文献   
9.
将震源矩张量中的各分量作为权重因子,利用基本Green函数的线性组合可以对地震波场进行描述,本文利用水平分层模型下的广义反射-透射系数方法的地震波场正演公式,反演了苏联东哈萨克斯坦地下核试验场的7次地下核爆炸、3次震中位置相近的天然地震的震源矩张量,反演结果表明地下核爆炸震源明显含有爆炸源成分,同时包含双力偶成分(DC)和线性偶极补偿源成分(CLVD),且CLVD成分比重大,CLVD的存在可用层裂机制来解释;天然地震震源矩张量的反演结果表明,DC源为主要成分,符合剪切位错震源模式。  相似文献   
10.
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