基于加权特征融合的多尺度遥感影像分类

针对普通的三维卷积神经网络（3D CNN）从一个尺度上提取特征,会丢失部分细节信息,且对小样本任务表现一般的问题,本文提出了一种三支路的3D CNN,从不同尺度上提取特征后进行加权特征融合,从而获取了更为全面的特征;并引入数据增强技术,从而改善了小样本情形下的分类性能。现有特征融合方法通常对各个支路直接进行拼接,本文采用加权拼接的特征融合方法,将各特征分别乘以一个加权系数后再进行拼接,该系数通过模拟退火算法求取。本文方法在公开数据集Indian Pines,Pavia University,Salinas等上采用10%的数据进行训练,分别得到了98.60%、99.83%、99.97%的总体准确率,与各类对比方法相比,提升了高光谱遥感影像分类问题的准确率。     

高性能氢化星型聚(苯乙烯-b-丁二烯-b-苯乙烯)嵌段共聚物阴离子交换膜的制备、结构与性能

利用常压催化加氢法合成氢化星型聚(苯乙烯-b-丁二烯-b-苯乙烯)嵌段共聚物(HSBS),依次通过氯甲基化、季铵化和碱化反应,制备两种综合性能良好的碱性阴离子交换膜(AEMs),HSBS4303-OH和HSBS4402-OH(二者制备原料中苯乙烯质量分数分别为30%和40%)。 采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)对AEMs的结构和制备过程进行表征,并对膜的离子电导率、吸水率、溶胀度、机械性能、微相结构和耐碱稳定性等进行系统地研究。 结果表明,HSBS在90 ℃左右出现了对应于结晶结构的特征熔融峰,相较于SBS,其机械性能及尺寸稳定性显著提高。 两种AEMs中,HSBS4402-OH的性能最佳,该膜的离子交换容量为1.99 mmol/g,30 ℃时的吸水率和溶胀度分别为27.65%和5.12%,80 ℃下的离子电导率高达86.8 mS/cm。 在60 ℃下,采用2 mol/L NaOH溶液浸泡432 h后,该膜的离子电导率损失仅为8.3%。 显而易见,本文方法能为碱性阴离子交换膜燃料电池提供很有前途的AEMs。