一类非线性矩阵方程对称解的双迭代算法

为求解一类非线性矩阵方程的对称解,提出一种双迭代算法。运用牛顿迭代解法求解一类非线性矩阵方程的对称解,应用修正共轭梯度法求解由牛顿法每一步迭代所得到的线性矩阵方程的对称解或最小二乘对称解。数值实例表明,该双迭代算法是有效的。     

矩阵方程X-A~TX~(-1)A=Q的牛顿迭代解法

非线性矩阵方程X-A~TX~(-1)A=Q在控制理论、动态规划、插值理论和随机滤波等领域中具有广泛的应用.本文给出了该矩阵方程的等价形式并利用牛顿法对该等价矩阵方程进行求解.通过定义一类用牛顿法求根时产生的矩阵序列与用牛顿法求解矩阵方程时产生的矩阵序列相同的矩阵函数,证明了由牛顿迭代法求解矩阵方程时产生的矩阵序列包含在具有唯一解的闭球内,并收敛到闭球内的唯一解.给出了该方程近似解与真解的误差估计式,并给出了说明牛顿算法对该方程求解有效性的数值例子.     

国土空间尺度下生态修复空间优先级与策略探究——以矿山用地为例

矿山生态修复是国土空间生态修复的重要组成部分,然而现有相关研究主要聚焦工程视角下的单体矿山修复项目,或是纯生态视角下的修复优先级研究,少有体现国土空间尺度下矿山生态修复的统筹决策思路。以典型的矿山城市江西省丰城市为例,综合生态安全格局下的生态本底与国土空间规划中的社会发展诉求,判定矿山中生态–社会复合效益最大化的重点投入区及其他分区,并提出不同区域的修复策略。结果表明：丰城市采矿用地面积大、分布广;具有生态重要性的矿山占比达一半,但其中需要高投入进行修复的区域仅为十分之一;位于自然恢复区与低投入修复区的矿山占比最高,印证了国土空间尺度下基于自然途径的生态修复合理性。研究补充了矿山生态修复在宏观尺度决策的不足,摈弃均匀做功的生态修复模式,根据空间差异选择区域与策略,兼具生态保护与社会发展需求的双重视角,实现矿山生态修复的综合效益最大化,也使矿山生态修复专项规划能更好地融入国土空间规划体系。     

食品风味物质前处理及分析方法研究进展

食品风味对消费、生产和科学研究至关重要。然而,食品风味化合物通常在产品中的浓度较低,构成成分相对复杂,这给它们的提取、分离和定量带来了挑战。快速、灵敏、准确的样品制备方法对测定食品中微量风味化合物起着至关重要的作用。样品制备的方法繁多,本文重点讨论了固相萃取、固相微萃取、搅拌棒吸附萃取、溶剂辅助风味蒸发、静态顶空、动态顶空、液-液萃取、同时蒸馏萃取的原理特点及应用。并对常用的色谱质谱和电子鼻技术进行了介绍。其中气相色谱-质谱联用法、气相色谱-离子迁移谱联用法、气相色谱-嗅觉-质谱联用法、全二维气相色谱-飞行时间质谱联用法是常用的色谱质谱方法。本文综述了食品风味物质的前处理和检测分析方法,以期为食品行业提供参考和借鉴。     

不同部位牛肉烤制加工的适宜性

烤制是我国牛肉食用的主要方式之一，而不同部位牛肉烤制加工适宜性并不明确。本研究以牛肉上脑、腱子、辣椒条、黄瓜条、外脊、里脊、米龙和臀肉为研究对象，分析其烤制前营养品质、理化品质、加工品质及肌纤维特性和烤制后感官品质及烤制加工品质的差异，采用多元统计分析方法确定烤制加工的关键品质指标，并建立烤牛肉综合品质评价方程：Y＝－0.138 9X1＋0.114 3X2＋0.355 9X3＋0.262 2X4＋0.240 3X5＋0.166 2X6（X1～X6分别代表脂肪质量分数、凝胶硬度、肌纤维直径、剪切力、原料肉黄度b*值、烤牛肉红度a*值）。经烤牛肉综合品质评价方程计算牛肉烤制加工综合品质得分和K-means聚类分析得出不同部位牛肉烤制加工适宜性。结果表明，上脑适宜烤制食用，黄瓜条、外脊、里脊和米龙较适宜烤制食用，腱子、辣椒条和臀肉不适宜烤制食用。以综合品质得分为自变量、总体可接受性为因变量，建立验证回归方程y＝1.633 7x－0.243 1（R2＝0.831 9），进一步证明综合品质评价模型可较好地反映不同部位牛肉的烤制加工适宜性。本实验筛选出了牛肉烤制加工的专用原料肉，可为牛肉合理化和标准化加工提供理论依据。     

不相容矩阵不等式AXB＋CYD≥E的迭代算法

为求解不相容矩阵不等式AXB ＋CYD ≥E 的对称解,给出矩阵不等式有解的充分必要条件。提出了一种迭代算法,该算法以谱投影梯度法为主要框架。在适当条件下证明了算法的收敛性。     

基于改进YOLOv3的自然场景人员口罩佩戴检测算法

针对新冠肺炎防控期间肉眼识别判断行人是否佩戴口罩效率低且存在较大风险的问题,提出一种改进检测目标边框损失的自然场景下行人是否佩戴口罩的检测算法.该算法对YOLOv3损失函数进行改进,应用GIoU计算目标边界框损失,完成自然场景下行人是否佩戴口罩的检测.算法在开源的WIDER FACE数据集和MAFA数据集上训练,采集自然场景图片进行测试,行人是否佩戴口罩的mAP(mean Average Precision)达到了88.4%,取得了较高的检测准确率,在自然场景视频检测中平均每秒传输帧数达到38.69,满足实时检测的要求.