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为区域D上的亚纯函数族,族中每一个函数f只有重级≥k(k∈N)的零点,是区域D上的正规族当且仅当,存在一个至少包含k+4个元素的集合EC∪{∞},使得对D的任一紧子集K都存在常数M(K)(依赖于K),对一切都有特别地,对区域D上的全纯族,E只要包含3个有穷元素。定理推广并改进了Marty正规定则以及李松鹰和谢晖春关于只有重级≥k的零点的亚纯函数族的一个正规定则。 相似文献
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跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
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基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在标准径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。 相似文献
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前功率输出式涡轴发动机涡轮结构布局改进 总被引:3,自引:0,他引:3
本文介绍了国外前功率输出式涡轴发动机的主要涡轮结构布局形式,针对国内研制的前功率输出式涡轴发动机功重比低、效率低、油耗大、可靠性不高的现状,提出了在涡轮结构设计中的改进思路,并对影响结构设计改进的关键技术进行了分析。 相似文献