结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法

大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像,复杂背景杂波对目标特征提取影响更大,由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框,因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警,降低目标检测精度。针对该问题,该文基于Faster R-CNN检测模型,提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域,并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域,可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点,能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时,该方法通过在强化学习中使用距离约束,可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明,所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。     

基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了Fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

一种基于深度学习的高轨卫星CEI信号频率估计算法

针对高轨卫星连线干涉测量(Connected Element Interferometry,CEI)信号的高精度频率估计这一难题,建立了CEI中的正弦信号频率估计模型。设计了基于深度学习框架的CEI信号频率估计算法,将算法划分为基于前馈深度神经网络的频率表征模块和基于卷积神经网络的频率计算及估计模块,在此基础上设计了各模块的具体结构和学习训练流程。对于算法的核心模块进行了仿真实验验证,并将所提算法与前人的相关算法进行了比较与分析,证明了该算法的有效性、稳定性和优越性。     

集邮与物理教学

 集邮是各种集藏活动中参与人数最多的一种．小小的邮票,以其斑斓的色彩、美丽的画面和无所不包的内容吸引了千千万万集邮者．中国号称有２０００万集邮者,３６０万集邮协会会员,其中多数是青少年和各级学校学生．他们怀着极大的兴趣,坚持收集和鉴赏邮票,乐此不疲．爱因斯坦说过,兴趣才是最好的教师,它远远超过责任感．如果我们能够对学生加以引导,向他们介绍有哪些与物理学有关的邮票,解释邮票的内容,评论邮票的设计,使他们把对集邮的兴趣与学习结合起来,寓教于乐,寓学于乐,一定会在教学上收到很好的效果．邮票上有丰富的物理学知识邮票的画面有很丰富的内容．     

浅议初中数学“自主学习法”

《数学课程标准》(实验稿)指出:数学教学活动必须建立在学生的认知发展水平和已有的知识经验基础之上.教师应激发学生的学习积极性,向学生提供充分从事数学活动的机会,帮助他们在自主探索和合作交流的过程中真正理解和掌握基本的数学知     

2μm声光Q开关

介绍了一种用于固体激光器调Q的2μm声光Q开关。首次使用"失配率"来表征声光器件的阻抗失配程度,并采用LC匹配网络使阻抗失配率从0.82降低到0,衍射损耗提高了1倍。该文还提出了通过减小声光介质的厚度来提高散热速率和产品可靠性的设计方案。该声光Q开关采用石英晶体作为声光互作用介质,通光方向长度45mm,有效光孔径φ3mm,在驱动功率80W时对2μm线偏光衍射损耗达到了88%。该器件用于Ho∶YA激光器中,在重复频率10kHz时,获得的单脉冲能量1.6mJ,脉冲宽度20ns。     

正例学习的一个启发式算法

本文基于多值逻辑函数极小化提出一种正例学习问题，并对这一正例学习问题给出一个启发式学习算法。同现存的示例学习方法相比，本文算法是基于演绎推理的，可对大量信息进行保真压缩，该算法具有简单，快速和易于实现的特点，本文用两个实例一焊接工艺自动设计知识获取和布尔函数极小化，将本算法同示例式归纳学习系统ＡＱ１５和布尔函数极小化系统ＳＷＴ进行了比较。     

激光阈值附近微孔加工方法的研究

基于各个激光参数对加工微孔的影响以及激光在阈值附近工作时光束质量较好的优点,采用声光调QNd∶YAG脉冲激光器进行阈值附近的微孔加工,在0.7mm的镀锌钢板上获得了直径为15μm的微孔,深径比超过50,打孔成功率为100%。实验证实了此方法能实现高质量微细孔的激光制备。     

一种随机竞争学习矢量量化图像编码算法

本文分析了确定性模拟退火技术、竞争学习算法在图像编码中的压缩机理,提出了一种新的随机竞争学习矢量量化算法.该算法将竞争过程与代价函数最小化结合起来,在学习过程中引入模拟退火,并针对矢量量化图像编码的特点,提出了新的参数选取策略,具有对初始码书依赖性小,不会局部最小,收敛速度快,码书性能好等优点.文中还通过计算机实践对该方法进行了性能分析,验证了算法的有效性和鲁棒性.     

基于Word2vec的短信向量化算法

针对目前垃圾短信过滤效果有待提高的问题,提出一种新的短信特征提取方法。该方法采用了建立在深度学习理论基础上的最新成果和Word2vec工具。基于中文短信的内容和结构特点,利用该工具设计了一个短信向量化算法。该算法能有效地将每条短信与一个向量对应,在深度置信网络上利用该算法对垃圾短信进行分类实验。实验结果表明,推广性能比已有报道结果提高了约5%。