开集

摘要： 本文给出一种用高阶逻辑自动证明语言Isabelle在计算机中表示拓扑空间中开集、闭集、邻域和导集等基本概念的方法,在此基础上证明点集拓扑学中著名的杨忠道定理,即一拓扑空间的任意单点集的导集为闭集,则其任意子集的导集亦为闭集.

摘要： 连通子集是拓扑空间中一类特殊的子集,对其性质的研究具有重要的意义。本文推广了连通子集的两条性质,给出了其四个新的等价刻画,研究了拓扑空间中连通子集与既开又闭的子集之间的关系。另外还运用实例说明连通子集的交并非是连通子集。

摘要： 连通子集是拓扑空间中一类特殊的子集,对其性质的研究具有重要的意义.本文推广了连通子集的两条性质,给出了其四个新的等价刻画,研究了拓扑空间中连通子集与既开又闭的子集之间的关系.另外还运用实例说明连通子集的交并非是连通子集.

摘要： 本文根据《实变函数》的课程特点,提出利用比较教学法进行教学的思想,并且从不同的角度去比较,深入浅出、由浅入深,让学生在数学分析的基础上潜移默化地领会实变函数知识的精髓,达到由简驭繁的效果.

摘要： 指出分析学背景的欠缺,拓扑学所使用的形式公理化方法以及学生对公理化方法的陌生,导致了拓扑空间公理的教学困难.针对拓扑空间开(闭)集公理的引入教学,对策是在实直线上,从关于数列极限运算封闭的“直观”属性出发,用开区间和闭区间对数列极限运算封闭的对偶性,分别定义实数集上的开集与闭集,则二者自然地呈现对偶性,利于理解开集的“有限交与任意并封闭”公理,以期缓解拓扑空间公理的教学困难.

摘要： 本文尝试证明广义度量空间问题中层空间等价的问题。通过研究可度量空间中有关有限基和正则性的定义和性质,得到了具有 局部有限基的正则空间,再通过Nagata-Smirnov度量化定理将 局部有限基弱化为闭包保持基就得到了关于构造层空间的方法,这里利用构造拓扑空间和建立连续映射的方法,证明了所构造空间M1与M3等价,从而解决了广义度量空间中所构造的三种层空间相互等价的问题。

摘要： 2018年5月10日，云南省西双版纳州集中打击整治破坏森林资源违法违规行为专项行动动员会议召开。会议通报了2017年西双版纳州集中整治非法侵占林地林下种植和围剥树皮及投放有毒有害物等破坏森林资源违法行为专项行动开展睛况及2017年度林地变更调查工作开展情况，分析了当前版纳州森林资源保护管理面临的新形势、新任务和新要求，并对全州集中打击整治破坏森林资源违法违规行为专项行动进行了安排部署。

摘要： PISO—A64U板卡是泓格新上市并符合RoHS环保规范的产品，新的PISO—A64U的设计，在软件及硬件上皆可直接兼容于PISO—A64。

摘要： 10月20日-21日，春播Like市集在北京爱琴海购物公园南广场开集。春播“买手”分别从7个国家的地里田间搜罗了近300款美食。在选择美味的同时，市集上还有农事体验、美食寻宝游戏、美食秀、食育体验课等活动。

摘要： 本发明公开了一种集喷胶开孔为一体的电气化卷纸膜压合布种机及方法，包括输送平台A、输送平台B、输送平台C和PLC电气柜，所述输送平台A上输送有可降解地膜，所述输送平台B上输送有卷纸，输送平台A对可降解地膜开孔，输送平台B对卷纸添加胶黏剂，可降解地膜和卷纸被传送至输送平台C上后，输送平台C将稻种播撒在卷纸上并压和。本发明并将可降解地膜、稻种以及卷纸的压合件进行收卷，布种时放卷可降解地膜、稻种以及卷纸的压合件，可直接进行稻谷的培育，无需再培育秧苗、人工插秧等步骤，相较于传统稻谷培育而言，提高了稻谷培育效率，降低了人力成本。

摘要： 本发明属于监控安防技术领域，具体为一种基于视频帧预测的开集视频异常检测方法。本发明基于主流数据集，提出一种新的对正常事件的时空建模方法，先根据当前帧估计光流，再利用该光流和当前帧去预测下一视频帧；基于模型所得预测帧和实际帧之间的差异给出异常置信度估计。本发明方法较之基线方法在通用指标AUC上获得较大提升，能提供较好的异常事件检出能力。

摘要： 本发明提供一种基于生成对抗网络的雷达干扰半监督开集识别系统，包括生成对抗网络GAN形成的生成器和自适应伪标签‑卷积神经网络形成的判别器两部分：生成器用于从随机噪声中生成伪样本；判别器用于判别输入样本的真假情况。训练过程中，生成器将生成的伪样本和K类少量有标记样本输入到判别器中进行训练，将生成器生成的伪样本判定为第K+1类，将真实样本判定为前K类；完成训练后，将待识别雷达干扰数据输入已完成训练的判别器，判别器输出干扰识别结果。本发明引入生成对抗网络，在迭代过程中通过生成器与判别器的博弈对抗增强模型的识别能力和对未知类的判别能力，实现少量标记样本下的雷达干扰半监督开集识别。

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的开集目标检测与识别方法，首先构造常见已知类别的图像作为训练集，然后设计一种UOD，利用改进的RPN保留对未知类别的检测能力，对未知类别赋予unknown标签；再增加对比聚类损失减少类内距离增大不同类别间的距离，引入韦布尔分布对不同类别的概率密度函数进行建模，区分已知和未知类别对象；并利用特征聚类的方式对未知类别对象进行初步分类和生成伪标签，最后提出改进的zero‑shot方案，对未知类别进行超类划分，利用CLIP方法先识别出未知类别的粗糙标签，再在粗糙标签对应的精细标签中识别出对应未知对象的类别。本发明能够用于对开放世界未经训练的对象进行检测，并实现了对未知类别的zero‑shot预测，减少了人工标注和网络更新的成本。

摘要： 本发明公开了一种基于零样本学习的干扰模式开集识别模型及方法。考虑一个无线通信抗干扰场景，为躲避干扰，背景用户基于频谱感知选择空闲信道进行通信。感知设备持续地感知频谱，并且在智能体的辅助下识别干扰模式。为解决未知的干扰模式的识别问题，设计了一种监督训练、无监督分类的开集识别方案，在监督训练阶段训练编码器学习已知的干扰模式的潜在特征表示，在无监督分类阶段按照基于距离的分类准则在特征空间内对已知和未知的干扰模式进行分类，能够有效应对未知干扰模式，获得较高的开集识别准确率。本发明模型完备，物理意义清晰，算法设计合理有效，能够很好地刻画无线通信抗干扰场景中的干扰模式开集识别场景。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的细粒度遥感舰船开集识别方法，其方案是：（1）对MMAL‑Net网络的特征提取网络进行改造；（2）对MMAL‑Net网络的分支结构进行改造；（3）将开集分类算法引入到卷积神经网络的细粒度遥感舰船识别中；（4）对改造后的MMAL‑Net网络进行训练和测试。本发明主要解决了现有细粒度遥感舰船识别方法基于闭集的假设下，不能很好应用于现实场景以及目标定位和局部特征提取不准确的问题，本发明提高了细粒度遥感舰船识别的准确率，能更好的适用于现实场景下的细粒度遥感舰船识别。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷达高分辨距离像开集识别方法及装置，该方法包括：获取雷达高分辨距离像并建立训练样本集和测试样本集；对训练样本集和测试样本集中的数据进行预处理，得到预处理后的训练样本集和测试样本集；构建卷积神经网络模型；利用预处理后的训练样本集训练卷积神经网络模型，得到训练好的卷积神经网络；利用预处理后的测试样本集对训练好的卷积神经网络进行开集识别，得到基于卷积神经网络的雷达高分辨距离像开集识别结果。本发明提供的方法不仅可用于对库内已知类别目标进行识别分类，同时可拒判库外未知类别目标，提高了目标识别准确率，进而提升了雷达了的自动化和智能化水平。

摘要： 本申请实施例公开了一种开集样本分解方法、装置以及相关设备，具体涉及人工智能技术领域，可应用于地图领域，方法包括：获取开集样本数据和闭集样本数据；提取开集样本数据对应的开集特征，并提取闭集样本数据对应的闭集特征，将开集特征与闭集特征组合为目标特征；进而，将开集特征输入多粒度分解器，得到多粒度子类；再者，对多粒度子类进行匹配处理，得到多粒度伪标签；并确定多粒度子类对应的开集结构信息；通过序列结构学习器，对目标特征和多粒度伪标签进行训练，得到分解结果；最后根据分解结果更新开集结构信息。采用本申请，有利于提升对于开集样本的识别能力。

摘要： 本发明属于无线通信信号识别技术领域，特别涉及一种基于深度神经网络的无线通信信号开集识别方法及系统，包含：收集无线通信信号并通过预处理来构造信号样本数据库；构建基于回归映射神经网络RMN的信号开集识别模型；利用信号样本数据库对信号开集识别模型进行训练，并利用已知信号在闭集上对模型测试优化，并通过五分位算法获取区间阈值及截取信号数值区间的中心距离阈值；利用测试优化后的信号开集识别模型在开集范围内对预处理后的无线通信信号进行数值回归映射，并利用区间阈值来判别输入的无线通信信号是已知或未知信号，针对判别的未知信号情形，利用核密度聚类算法并结合距离阈值来识别未知信号类型，方案有效、实用，便于实际场景应用。

摘要： 本发明属于无线电通信领域，特别涉及一种基于深度学习的通信信号调制方式开集识别方法及系统，利用质心向量和信号样本特征向量之间相似度矩阵来对深度神经网络进行训练优化，并依据质心向量和信号样本特征向量之间的相似度分布来设置对应调制类别下用于拒绝未知类的阈值，其中，质心向量为已知类别的基带理想调制信号的特征向量，且每个已知调制类别对应一个质心向量；利用深度神经网络来获取待识别信号集中目标通信信号与质心向量之间的相似度集合，将相似度集合中最大值对应的类别作为预测类别，并将该最大值与设置的阈值进行比较来判别该预测类别是否为未知类。本发明保持对已知信号识别性能同时，可拒绝未知信号，便于自动调制识别中的应用。