基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

月桂酸-棕榈酸/Al2O3复合定形相变材料的制备与热性能研究

采用溶胶-凝胶法,以异丙醇铝(AIP)为单一铝源,无水乙醇为溶剂,聚乙烯吡咯烷酮(PVP)为聚合物模板,并添加浓盐酸作为催化剂和胶溶剂,制备均一稳定的前驱体纺丝液,再结合静电纺丝与高温煅烧技术制备了Al_2O_3纤维毛毡,用其作为支撑材料吸附月桂酸-棕榈酸(LA-PA)二元脂肪酸低共熔物制备复合定形相变材料。利用红外光谱、X射线衍射、扫描电镜和BET比表面积分析仪等手段研究样品的表观形貌与晶型结构。结果表明:经吸附后制得的LA-PA/Al_2O_3复合定形相变材料具有良好的形貌结构。通过差示扫描量热仪、热导率及自组装热性能测试仪对制备的LA-PA/Al_2O_3复合定形相变材料的储热性能及热能储存/释放性能进行了研究。结果发现其具有适宜的相变温度和较好的相变焓值,拓宽了复合定形相变材料的应用范围。     

应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

0?1膨胀负二项回归模型在COVID?19疫情分析中的应用

在公共卫生等应用领域，经常会同时出现零观测值、一观测值较多的情况. 为更好地拟合这类数据，采用0?1膨胀负二项分布及其回归模型进行分析. 在数据扩充基础上，结合Pólya?Gamma潜变量对模型参数进行贝叶斯推断. 最后，对我国湖北省2019冠状病毒病(COVID?19)死亡数据集进行分析. 研究表明，0?1膨胀负二项回归模型能够达到更好的拟合效果.