2-羟基脱氧雌酚酮的合成

2-羟基雌甾化合物是人体内对生理机能有重要意义的雌激素代谢产物,其在生物体内的含量极少,需用化学方法合成来满足研究、应用的需要。迄今为止,已报道了较多合成2-羟基和4-羟基雌甾化合物的方法[1-3],但选择性和产率并不十分理想。我们在文献报道的合成路线[1]的基础上,合成了     

超混沌R(o)ssler系统构成的星形网络的混沌同步

通过对超混沌系统线性项与非线性项的适当分离配置,构造一个特殊的非线性耦合函数作为单元之间的耦合函数,提出非线性非对称耦合混沌同步方法,研究超混沌Rossler系统单元按照星形连接形式组成网络的同步问题.发现耦合强度在某一区域里存在着稳定的混沌同步现象.分析并讨论了不同参数在耦合过程中对混沌同步过程及其稳定性的影响.数值模拟结果证实该方法的有效性.     

超混沌R?ssler系统构成的星形网络的混沌同步

通过对超混沌系统线性项与非线性项的适当分离配置，构造一个特殊的非线性耦合函数作为单元之间的耦合函数，提出非线性非对称耦合混沌同步方法，研究超混沌Rssler系统单元按照星形连接形式组成网络的同步问题.发现耦合强度在某一区域里存在着稳定的混沌同步现象.分析并讨论了不同参数在耦合过程中对混沌同步过程及其稳定性的影响.数值模拟结果证实该方法的有效性. 关键词： 超混沌同步 非线性耦合 R ssler系统 星形网络     

基于兴趣区域掩码卷积神经网络的红外-可见光图像融合与目标识别算法研究

建立权重独立的双通道残差卷积神经网络,对可见光与红外频段下的目标图像进行特征提取,生成多尺度复合频段特征图组。基于像点间的欧式距离计算双频段特征图显著性,根据目标在不同成像频段下的特征贡献值进行自适应融合。通过热源能量池化核与视觉注意力机制,分别生成目标在双频段下的兴趣区域逻辑掩码并叠加在融合图像上,凸显目标特征并抑制非目标区域信息。以端到端识别网络作为基础,利用交叉损失计算策略,对含有注意力掩码的多尺度双频段融合特征图进行目标识别。结果表明,所设计的识别网络能够有效地融合目标红外热源物理特征和可见光图像纹理特征,提高了信息融合深度,保留目标热辐射与纹理特征的同时降低了背景信息干扰,对全天候复杂环境下的多尺度热源目标具有良好的识别精度与鲁棒性。