算子代数上2-局部Lie三重导子的结构

设X是维数大于2的Banach空间,映射δ:B(X)→B(X)是2-局部Lie三重导子,则对所有A∈B(X)有δ(A)=[A,T]+φ(A),这里T∈B(X),φ是从B(X)到FI的齐次映射且满足对所有A,B∈B(X)有φ(A+B)=φ(A),其中B是交换子的和.     

构造局部不等式处理n元条件极值问题

本文从一道竞赛题出发介绍处理n元条件极值问题的一种策略,通过分析已知的等量关系,猜测与试探取得最值的条件,寻找并建立局部不等式,完成问题的求解或证明,并举例说明这一解法的应用.     

接触爆炸荷载对钢筋混凝土梁的局部毁伤效应

为得到接触爆炸下钢筋混凝土（reinforced concrete，RC）梁的局部破坏模式和毁伤效应，对同一尺寸的RC梁进行了不同装药量的接触爆炸试验研究。试验中采用框架结构中典型工程尺度RC原型梁为研究对象，通过4次爆炸试验，观测了RC梁在不同装药量下的局部破坏模式和破坏特征，分析了装药量对局部毁伤效应的影响。研究结果表明:接触爆炸荷载作用下，RC梁将发生正面成坑、侧面崩落、背面震塌和截面冲切等局部破坏模式，爆坑深度、震塌厚度、表面毁伤面积以及受压区纵筋变形均与装药量立方根近似呈线性增加关系。在试验数据基础上，将RC梁局部毁伤程度划分为轻度毁伤、中度毁伤、重度毁伤和严重毁伤4个等级，采用比例装药量判据进行评估。研究成果可为抗爆结构设计和结构毁伤评估提供理论依据。     

高等数学分层次教学的效果评估与思考

基于我校学生的成绩数据,使用断点回归设计,评估高等数学分层次教学的实际效果,发现我校高等数学分层次教学没有显著提高高层次班级学生的成绩.进一步从教学实践视角探讨分层次教学效果不明显的原因,并提出优化分层次教学的建议.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

基于改进格林元的压裂水平井动态分析方法

以建立高效的动态分析方法为出发点，以边单元作为求解点，改进传统的格林元方法，减少未知数和求解矩阵维度；并提出基于改进格林元的加密网格加密方法，保证考虑复杂裂缝网络的压裂水平井动态模拟的早期精度.退化模型与半解析解、数值模拟结果进行对比，验证本文基于加密网格的改进格林元方法的准确性和动态分析的高效性.最后进行动态响应的敏感性分析，结果表明：①格林元方法是一种高精度的动态模拟方法，将求解节点设置在网格的边上可以提高压裂水平井动态模拟的速度；②改进格林元方法的加密基于叠加原理，不需要通过插值近似，其求解精度高.在相同加密网格条件下，基于本文改进格林元方法的加密效果比有限差分加密效果更佳；③复杂裂缝导流能力、改造区渗透率提高倍数、改造区大小等参数对压裂水平井动态特征影响较大，在动态分析和参数反演时，应着重考虑这些因素的影响.     

基于全卷积神经网络的多尺度视网膜血管分割

提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法,无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络,将高层语义信息和低层特征信息进行融合;利用残差块进一步学习细节和纹理特征;利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构,进一步扩大感受野,充分结合图像上下文信息;采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明,在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%,敏感性分别为80.53%和82.99%,特异性分别为97.67%和97.94%,受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。     

微生物絮凝的时滞动力学模型与理论分析

基于微生物连续培养与絮凝等实际问题,利用微分方程相关理论,构建了一类具有时间滞后的微分方程动力学模型.模型中的时间滞后刻画了培养皿中微生物对于连续供给的营养物质的吸收、转化过程中客观存在的滞后因素.边界平衡点的存在性与稳定性揭示了培养皿中,连续培养的微生物浓度,随着时间的推移,将趋近于零.另一方面,正平衡点的存在性与稳定性揭示了培养皿中,连续培养的微生物浓度、营养物质浓度、絮凝剂浓度,随着时间的推移,将分别趋近于常数,即培养皿中微生物连续收集的可行性.     

绝对重力测量异常值的局部异常因子检测算法

自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。