基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

关于两个图的一类新连接图的谱

给定2个图G1和G2，设G1的边集E(G1)={e1,e2,?,em1}，则图G1⊙G2可由一个G1，m1个G2通过在G1对应的每条边外加一个孤立点，新增加的点记为U={u1,u2,?,um1}，将ui分别与第i个G2的所有点以及G1中的边ei的端点相连得到，其中i=?1,2,?,m1。得到：（i）当G1是正则图，G2是正则图或完全二部图时，确定了G1⊙G2的邻接谱（A-谱）。（ii）当G1是正则图，G2是任意图时，给出了G1⊙G2的拉普拉斯谱（L-谱）。（iii）当G1和G2都是正则图时，给出了G1⊙G2的无符号拉普拉斯谱（Q-谱）。作为以上结论的应用，构建了无限多对A-同谱图、L-同谱图和Q-同谱图；同时当G1是正则图时，确定了G1⊙G2支撑树的数量和Kirchhoff指数。     

Soliton interactions and asymptotic state analysis in a discrete nonlocal nonlinear self-dual network equation of reverse-space type

We propose a reverse-space nonlocal nonlinear self-dual network equation under special symmetry reduction,which may have potential applications in electric circuits.Nonlocal infinitely many conservation laws are constructed based on its Lax pair.Nonlocal discrete generalized(m,N?m)-fold Darboux transformation is extended and applied to solve this system.As an application of the method,we obtain multi-soliton solutions in zero seed background via the nonlocal discrete N-fold Darboux transformation and rational solutions from nonzero-seed background via the nonlocal discrete generalized(1,N?1)-fold Darboux transformation,respectively.By using the asymptotic and graphic analysis,structures of one-,two-,three-and four-soliton solutions are shown and discussed graphically.We find that single component field in this nonlocal system displays unstable soliton structure whereas the combined potential terms exhibit stable soliton structures.It is shown that the soliton structures are quite different between discrete local and nonlocal systems.Results given in this paper may be helpful for understanding the electrical signals propagation.     

Best Proximity Point Theorems for p-Proximalα-η-β-Quasi Contractions in Metric Spaces with w0-Distance

In this paper,we propose a new class of non-self mappings called p-proximalα-η-β-quasi contraction,and introduce the concepts ofα-proximal admissible mapping with respect toηand(α,d)regular mapping with respect toη.Based on these new notions,we study the existence and uniqueness of best proximity point for this kind of new contractions in metric spaces with w;-distance and obtain a new theorem,which generalize and complement the results in[Ayari,M.I.et al.Fixed Point Theory Appl.,2017,2017:16]and[Ayari,M.I.et al.Fixed Point Theory Appl.,2019,2019:7].We give an example to show the validity of our main result.Moreover,we obtain several consequences concerning about best proximity point and common fixed point results for two mappings,and we present an application of a corollary to discuss the solutions to a class of systems of Volterra type integral equations.     

汽配件颜色喷涂顺序问题的TSP转化与建模

汽配件颜色喷涂顺序问题通常以生产线上相邻汽配件颜色切换次数少为最优目标,以进一步降低生产成本.该类问题具有所有汽配件都必须喷涂一次且只喷涂一次的特点,为此提出了TSP转化与建模的方法.将待喷涂汽配件定义为TSP顶点,任意两个待喷涂汽配件的颜色切换定义为顶点的距离,仿照TSP问题构建0-1规划模型;类似于顶点距离,将某些汽配件的颜色或类别不相邻要求定义为0-1矩阵,巧妙地构造了喷涂生产的约束条件.该建模方法简单快速,通用性高,适用于具有类似特点的各类生产实践问题.     

基于PI法的门源MS6.4地震前震中附近地震热点图像异常变化研究

基于1980年以来青海省和甘肃省区域地震台网的定位地震目录，分析了研究区最小完备震级，选取空间网格尺度为0.2°×0.2°、地震活动异常学习时间段和预测时间段均为3 a，应用图像信息（PI）法，分析了门源M_S6.4地震发生前震中附近地震热点图像的异常变化过程。结果表明，在2013年1月1日至2016年1月1日的预测时间窗内，冷龙岭断裂和祁连山北缘断裂附近存在明显的地震热点，且地震热点图像颜色偏深，发震概率较高，向前滑动至2014年1月1日至2017年1月1日，2015年1月1日至2018年1月1日和2016年1月1日至2019年1月1日3个预测时间窗，此两断裂附近仍存在地震热点，地震热点图像颜色逐渐由深变浅，而门源M_S6.4地震就落在PI法得到的地震热点内。门源M_S6.4地震前存在明显的地震热点，且地震热点相对集中，地震热点图像颜色由深变浅，震后消失；在祁连山北缘断裂附近，地震热点持续存在，分布较集中，地震热点图像颜色也呈由深变浅的过程。未来需关注祁连山北缘断裂，附近有发生强震的可能。     

非光滑稀疏约束优化问题的最优性条件及算法

针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力.     

3d过渡金属掺杂M_2@Si_(20)(M=Sc-Zn)团簇的密度泛函理论研究

利用密度泛函理论(DFT)研究3d过渡金属掺杂硅团簇的几何结构和稳定性,计算了绝热电子亲和能和垂直电离能,内嵌双金属间距,自旋磁矩等.结果表明内嵌的Sc、Ti、V、Mn金属二聚体和十二面体硅笼构成了稳定的富勒烯结构,随着d电子数目的增加其内嵌的富勒烯构型有部分畸变,总体而言Si_(20)团簇掺杂双金属后稳定性得到了提高.     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。