基于改进DCNN结合迁移学习的图像分类方法

针对传统DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)模型中Softmax分类层存在的过早饱和及模型参数采用随机初始化训练时间长、识别准确率低的问题,提出一种将噪声注入Softmax并结合迁移学习的图像分类方法.首先,根据对Softmax饱和问题探究,对比注入的噪声参数选取对识别率的影响来找到最佳情况,从而产生更为宽泛的梯度并起到延迟饱和的作用;然后,利用公开预训练模型参数来代替随机初始化参数,并比较冻结不同卷积层对模型的影响;最后,在MNIST和CIFAR-10图像分类数据集上实验,证明所提方法具有良好的识别效果.     

单活泼氢手性配体生成的原位镁催化剂及其在不对称合成中的应用

本文对原位镁催化剂近年的工作进行了总结,对由单活泼氢手性配体生成的原位镁催化剂在不对称合成中的应用进行了系统归纳和分类。介绍了由单氮氢键、单酚羟基和单醇羟基构成的手性配体的设计和发展及其在原位镁催化剂中的应用,实现了多种类型的不对称催化反应过程和化学键的形成方式。对于原位镁催化策略的进一步探索,将有助于研究和推广更多类型廉价环保金属资源催化的化学转化过程。     

中国薹草属(莎草科)植物资料增补Ⅲ

在采集、整理和鉴定我国7个植物标本馆中收藏的中国莎草科Cyperaceae薹草属Carex标本的过程中,发现了1个中国新记录种和15个省级分布新记录种.玄界萌黄薹草Carex genkaiensis为在浙江省发现的中国分布新记录;陕西新记录种有肿喙薹草C.oedorrhampha,甘肃新记录种有华山薹草C.huashanica和泽库薹草C.zekogensis,河南新记录种有华山薹草,安徽新记录种有眉县薹草C.meihsienica,浙江新记录种有等高薹草C.aequialta和褐穗薹草C.sabynensis,江西新记录种有硬果薹草C.sclerocarpa和横纹薹草C.rugata,广西新记录种有茶色薹草C.fulvorubescens,湖北新记录种有反折果薹草C.retrofracta,湖南新记录种有拟穿孔薹草C.foraminatiformis、肿喙薹草、反折果薹草和近蕨薹草C.subfilicinoides,四川新记录种有华山薹草和毛囊薹草C.inanis,重庆新记录种有拟穿孔薹草,贵州新记录种有拟柔果薹草C.submollicula,云南新记录种有硬果薹草,西藏新记录种有密花薹草C.confertiflora.     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。