【摘 要】
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脉冲神经网络(SNN)采用脉冲序列表征和传递信息，与传统人工神经网络相比，更具有生物可解释性。但典型SNN的特征提取能力受到其结构限制，对于图像数据等多分类任务的识别准确率不高，不能与卷积神经网络(CNN)相媲美。针对该问题，提出了一种新型的自适应编码脉冲神经网络(SCSNN)，将CNN的特征提取能力和SNN的生物可解释性结合起来，采用生物神经元动态脉冲触发特性构建网络结构，并设计了一种新的替代梯
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脉冲神经网络(SNN)采用脉冲序列表征和传递信息，与传统人工神经网络相比，更具有生物可解释性。但典型SNN的特征提取能力受到其结构限制，对于图像数据等多分类任务的识别准确率不高，不能与卷积神经网络(CNN)相媲美。针对该问题，提出了一种新型的自适应编码脉冲神经网络(SCSNN)，将CNN的特征提取能力和SNN的生物可解释性结合起来，采用生物神经元动态脉冲触发特性构建网络结构，并设计了一种新的替代梯度反向传播方法直接训练网络参数。所提出的SCSNN网络分别在MNIST数据集和Fashion-MNIST
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为解决目前Simulink模型规则检查工具对国内如飞行控制等一些特定领域的标准规范覆盖并不完善的问题，设计了41条建模准则，并基于元模型理论，提出了一种共性的解析和检查框架，在此基础上实现了Simulink模型规则检查工具SimREG。该方法通过一种无编译的方式来实现对Simulink模型的静态规则检查，在Simulink模型到元模型的映射过程中提取针对每条准则执行检查时需要的模型信息，并将模型重
针对基于压缩感知的重构方法耗时巨大的问题，从信号恢复的角度提出了一种基于深度学习方法的稀疏成像方案。首先，构建基于复数卷积的Unet网络。其次，将欠采样信号输入网络得到满采样信号。最后，使用距离维脉压的二维匹配滤波算法重构出目标。实验建立在不同稀疏度和不同采样间隔下的欠采样仿真数据集中，并与传统和最近的信号处理方法进行对比。再使用实测数据进行验证，实验结果表明该算法在重构耗时以及图像平均梯度上具有
黄河流域生态系统质量直接关系到国家中长期生态安全和高质量发展，研究黄河流域生态系统质量时空变化，可为黄河流域的生态保护和高质量发展提供参考. 该研究基于长时间序列MODIS数据，提取能够反映生态系统质量的归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、表层水分含量指数(SWCI)和陆地表面温度(LST)4个关键指标构建遥感生态指数(remote sensing ecological index，
近年来，无线传感器网络的应用逐渐广泛，而传感器有限的电池容量成为阻碍无线传感器网络发展的一大瓶颈。随着无线充电技术的日趋成熟，特别是磁共振无线充电技术的发展，利用移动充电车和无线充电技术给无线传感器补充能量，以保证无线传感器网络持续运转，成为新的研究热点。主要介绍在大规模的无线传感器网络中，如何调度多个充电车给网络中的待充电传感器补充能量。为了均衡多个充电车的充电任务，缩小整个充电任务的完成时间，
解磷微生物是土壤磷循环中的重要环节，能够通过酸解作用、酶解作用将无效磷转化为有效磷供植物吸收利用，提高磷素利用率，进而促进植物体生长发育。文中综述了解磷微生物的功能，提取、培养、筛选方法、作用机制及分子生物学调控技术，概述了解磷微生物在林业生产中的应用效果及前景，以期增强人们对解磷微生物在土壤—林木界面的认识，并为探究解磷微生物在林业生产、土壤修复以及森林生态系统磷循环提供参考。
针对监控视频中行人外观、姿态相似等现象导致的视频行人重识别准确率低的问题进行了研究，提出了一种基于图模型的视频行人重识别方法，有效利用了视频中的时序信息，实现跨帧及帧内区域的信息交互。具体来说，该文利用跨帧分块区域间的关联信息建立区域节点间的固有关系，并进行特征传播迭代更新区域信息。另一方面，在度量学习过程中，该文提出了一种加权损失函数策略，这个方法将先前挖掘策略中的二进制分配法(即丢弃或保留该样
高寒草原水热交换的季节性特征显著，土壤冻融过程对地-气水热交换有着重要的影响。本文利用黄河源区汤岔玛小流域2014年5月至2015年5月陆面过程观测数据，将土壤冻融过程划分为完全融化（TT）和完全冻结（FF）两种状态与融冻（T-F）和冻融（F-T）两个过程，并分析了期间高寒草原下垫面净辐射、感热通量、潜热通量和地表热通量不同状态和过程中的变化，以此探究土壤冻融过程中地气间的水热交换特征。研究表明：
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针对传统目标识别算法对于遮挡目标识别准确率低的问题，提出一种基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法。该算法首先采用离散曲线演化算法初步划分目标轮廓，根据分段起伏度进行分段优化，得到完整描述目标轮廓特征的有效分段；然后通过动态规划算法分析轮廓分段之间高度函数特征的相似度，利用特征显著度评价分段特征相对于目标整体特征的重要性；最后将分段之间的相似度和其特征显著度相结合，得到衡量识别准确率的联合相似度，