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关键词： 《竹西草堂图》   杨谦   高士   画境   隐逸情怀  

摘要： 辽宁省博物馆藏《竹西草堂图》是元代画家张渥为友人杨竹西绘制的,画中主人是杨谦而非杨元诚。竹西草堂位于杨谦家乡松江张溪西侧,与其家不碍云山楼相距不远。杨谦喜爱结交文士,而与杨维桢和马琬交游最为密切。《竹西草堂图》在构图上采用一河两岸的图式,描绘了杨谦的竹西胜境,刻画了杨竹西的高士形象。卷中诸家题跋蕴含了元末文人脱身俗务、隐逸山林的情怀。

关键词： 相参积累   动目标检测   参数估计   自相关函数  

摘要： 机动目标回波在长时间相参积累(CI)时会产生严重的距离徙动和多普勒徙动问题,影响雷达的检测性能。针对该问题,文中提出了一种基于自相关函数的CI和检测的快速算法。首先,利用快时间频域信号构造自相关函数校正距离徙动,使目标能量聚在同一距离单元格内;然后,提取该距离单元格内的慢时间维信号,利用对称自相关函数和变尺度傅里叶变换获得机动目标的加速度和不模糊速度;最后,利用所估计的参数对目标回波进行运动补偿从而实现CI和目标检测。与现有的典型算法相比,文中算法的计算复杂度明显降低。仿真实验和实际雷达试验均验证了所提算法的有效性,展示了对目标运动参数估计和目标检测的良好性能。

关键词： 虚假新闻检测   异质图   子图   图注意力网络   自监督对比学习  

摘要： 由于虚假新闻检测任务的现有工作往往忽略了新闻文本的语义稀疏性及丰富信息之间的潜在联系,限制了模型对虚假新闻的理解和识别能力,本文提出了一种基于异质子图注意力网络的虚假新闻检测方法.针对新闻样本的文本、所属党派、主题等多种信息,构建了异质图,以建模虚假新闻的丰富特征.在特征层采用异质图注意力网络捕获不同类型信息之间的关系,在样本层引入子图注意力网络挖掘新闻样本间的交互.同时基于自监督对比学习的互信息机制关注全局图结构中的判别性子图表征,以捕获新闻样本的特异性.实验结果表明,本文提出的方法在Liar数据集上相比现有方法在准确率与F1值分别取得了约9%和12%的提升,显著提升了虚假新闻检测的性能.

关键词： 不等式约束优化   l_(1)精确罚函数   光滑技术   近似最优解  

摘要： 针对不等式约束优化问题的l_(1)精确罚函数,利用光滑技术,构建了一个改进的二次连续可微的惩罚函数和光滑惩罚问题,基于光滑惩罚问题,提出了一种解决不等式约束优化问题的算法.在适当的条件下,证明了光滑惩罚问题的最优解是原问题的近似最优解,进一步验证了算法的收敛性,并通过几个数值算例来说明算法的性能,初步数值结果表明该算法的可行性和有效性。

关键词： 导联动态心电图   冠心病心肌缺血   疾病发作频率  

摘要： 探究导联动态心电图在冠心病心肌缺血诊断中的效果及对患者疾病发作频率等信息的检出价值;方法 选取2023年10月-2024年7月我院收治的68例冠心病患者作为本次研究对象,所有患者均接受常规心电图、十二导联动态心电图以及冠脉造影检查,以冠脉造影检查结果为金标准,观察十二导联动态心电图诊断冠心病心肌缺血的诊断价值;结果 十二导联动态心电图诊断冠心病心肌缺血的诊断价值优于常规心电图(P<0.05);结论 冠心病心肌缺血是一个非常危险的情况,需要及时的明确诊断并接受治疗,采取十二导联动态心电图的方式来对相关患者进行检查,可提高疾病的检出率,并明确心肌缺血发作频率以及病变部位,值得推广应用。

关键词： 群目标跟踪   近邻传播聚类   演化网络模型   概率假设密度滤波   邻接矩阵  

摘要： 针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,以避免上述问题并提升跟踪精度。新的群结构模型创新性地利用近邻传播聚类算法,依据目标点之间的距离和速度特征,在2个维度上对目标点进行有效划分,通过邻接矩阵表示聚类结果,并对两个邻接矩阵进行融合,构造出目标点的群组划分结构。结合高斯混合概率假设密度滤波进行群目标跟踪仿真对比实验,结果表明新的群结构模型在群组划分方面更接近群目标的真实划分,相较于传统的演化网络模型,新模型在群目标数目的估计及跟踪效果上有明显提升。所提出的群结构模型跟踪性能更好,模块化程度高并且具有更高的全局适应能力,为群目标跟踪提供了新的解决思路。

关键词： 电力巡检   多无人机   任务分配   强化学习   遗传算法  

摘要： 在无人机电力巡检过程中,一个待巡检部件通常对应多个位置不同且均符合拍摄要求的任务点,这些拍摄任务点构成一个集合任务.为了保证巡检质量,通常要求无人机多次采集待巡检部件的图片,即访问集合任务中的多个拍摄任务点.本文针对上述特点,将面向集合任务的多无人机电力巡检任务分配问题建模为最小最大化多站点家庭旅行商问题(minmax multi-depot family traveling salesman problem,Minmax-MDFTSP),并设计了一种强化遗传算法框架.在该框架下,提出了染色体校验及修正机制、组合交换变异算子、基于贪婪策略的局部调优算子,设计了基于强化学习的遗传算法参数调优方法.性能实验结果表明,本文方法在求解质量和求解效率方面均具有明显优势.此外,通过消融实验验证了强化遗传算法框架中各个部分的有效性.最后结合实际场景下的具体案例,通过实地飞行验证了本文方法相对于现有巡检方式的优势.

关键词： 高考数学   试题分析   SOLO分类理论   三角函数   思维层次  

摘要： 应用SOLO分类理论对全国Ⅰ卷和全国Ⅱ卷的两套试卷中的三角函数试题进行统计分析.研究表明:两套试卷涵盖了三角函数考试的主体内容,题目类型固定;试题整体上处在思维层次的中阶,清晰地划分了思维能力.统计显示:多点结构水平试题最多,关联结构水平试题分值最高,整体思维考查处于多点结构水平和关联结构水平之间.根据分析得出几点启示,以期优化教学思路,助力数学学科育人的达成.

关键词： 经验分布函数   Weibull分布   参数估计  

摘要： 利用经验分布函数收敛于总体分布函数的定理,给出一种三参数Weibull分布的参数估计方法,最后通过与其矩估计和最大似然估计的比较,说明了该方法正确性和有效性.

关键词： 车辆运动预测   时空交互   图注意力网络   自动驾驶   深度学习  

摘要： 在自动驾驶领域,交通参与者的轨迹预测是一个重要而具有挑战性的问题,充分捕捉轨迹数据中复杂的时空特征对于准确预测轨迹至关重要。为解决时空特征提取不足和多模态车辆轨迹预测问题,提出一种基于时空特征交互的多模态车辆轨迹预测模型——STGA。采用基于动态图神经网络和基于融合注意力的时空Transformer网络捕获目标区域内车辆的空间交互特征和时间依赖性;设计特征融合的门控单元,实现对时空特征的有效融合,利用解码器生成目标区域未来车辆轨迹的概率分布;在公开数据集上对该模型进行了评估,并与基准模型进行了比较。实验结果表明,所提方法相比其他基准方法具有更好的性能,相较于最先进的基准方法,平均位移误差(Average Displacement Error,ADE)降低了32.03%,最终位移误差(Final Displacement Error,FDE)降低了14%。