理论深度

摘要： 《求实》系中共江西省委党校主办的政治学(中国政治)期刊。论文应紧紧围绕“当代中国”这个主题,有强烈的问题意识,有思想高度、理论深度、视野宽度、学术厚度,突出原创性、理论性、学术性、可读性。《求实》主要栏目:党建研究、政治学研究、政府治理研究、“三农”问题研究。一、稿件Word文档请投至唯一投稿邮箱qiushi1959@vip.126.com,格式为“题名+单位+作者姓名”,并在文末注明作者详细信息、手机、联系电话、电子信箱、通信地址,提供中英文题名、摘要、关键词,不再接收纸质投稿。

摘要： 《湖南邮电职业技术学院学报》是经国家批准、国内外公开发行的综合性季刊。标准刊号为:ISSN 2095-7661/CN 43-1523/Z(国际标准连续出版物号)(国内统一连续出版物号)。主要反映校内外学者在社会科学、自然科学各个领域的最新学术动态、研究成果,来稿应具有一定的学术水平、理论深度或实用价值。

摘要： 《发展研究》(月刊)杂志创办于1984年,系福建省人民政府发展研究中心主管主办的公开发行刊物。杂志从2021年第2期起开始改版,围绕中央决策部署、省委和省政府工作重点,针对经济社会发展中的重大问题和重点、热点问题,以及重要政策,推出一系列具有思想高度和理论深度、指导性和实操性的研究成果。2021年9月,木刊入选中国科学院科技战略咨询研究院发布的《智库期刊群(1.0版)》,是各级党委政府各部门探索发展规律的重要平台、社会各界了解党政部门工作的重要窗口、汇聚各类智库智慧的重要载体。

摘要： 为了适应基础教育教学改革,更好地服务于当前新课程背景下的小学各科教育教学工作,使期刊内容更新颖、思想更前瞻、指导更到位,2022年我们对栏目设置做了一些调整,请各位老师按如下栏目设置投稿。一、栏目设置1.《学科视角》关注前沿话题,探索教学规律。本栏目就各学科教师们关注的理论与实践中的前沿问题组织探讨,力求有鲜明的主题,有理论深度,有实践价值,有借鉴引领作用,突出“专”“实”“新”。

摘要： 《喀什大学学报》(双月刊)系喀什大学主办的综合性学术期刊,国内外公开发行。本刊已被中国知网、万方数据知识服务平台、中文科技期刊数据库(维普网)和超星期刊城出版平台等全文收录,主要刊登政治、经济、法律、哲学、文化、文学、艺术、语言、数学、物理学、化学、生命科学、环境科学、体育学、网络信息技术和教育教学等领域有新意、有理论深度的学术研究论文。

摘要： 《天津大学学报(社会科学版)》是由天津大学主办的哲学社会科学综合性学术期刊,主要刊登哲学社会科学前沿问题及新型交叉学科等具有理论深度和学术价值的优秀论文。《天津大学学报(社会科学版)》为双月刊。

摘要： 为了适应基础教育教学改革,更好地服务于当前新课程背景下的小学各科教育教学工作,使期刊内容更新颖、思想更前瞻、指导更到位,2022年我们对栏目设置做了一些调整,请各位老师按如下栏目设置投稿。一、栏目设置1.《学科视角》关注前沿话题,探索教学规律。本栏目就各学科教师们关注的理论与实践中的前沿问题组织探讨,力求有鲜明的主题,有理论深度,有实践价值,有借鉴引领作用。

摘要： 《求实》系中共江西省委党校主办的政治学(中国政治)期刊。论文应紧紧围绕"当代中国"这个主题,有强烈的问题意识,有思想高度、理论深度、视野宽度、学术厚度,突出原创性、理论性、学术性、可读性。《求实》主要栏目:党建研究、政治学研究、政府治理研究、"三农"问题研究。

摘要： 由浙江工商大学出版社出版发行的俞则忠先生《产业融合新论》一书,是目前我国在“产业融合”领域研究中一部有理论深度与实践力度的专著。作者长期关注理论研究热点,把产业融合与自己的创业创新实践相结合,形成一部有鲜明特色的著作。特别是针对当前我国的形势,提出在“双循环”中实现产业融合发展,推进实现“十四五”规划实施等重要问题。因此,从某种意义上来说,该书既填补了我国理论界和学术界在产业融合研究方面的“空白”。

摘要： 为了适应基础教育教学改革,更好地服务于当前新课程背景下的小学各科教育教学工作,使期刊内容更新颖、思想更前瞻、指导更到位,2022年我们对栏目设置做了一些调整,请各位老师按如下栏目设置投稿。一、栏目设置1.《学科视角》关注前沿话题,探索教学规律。本栏目就各学科教师们关注的理论与实践中的前沿问题组织探讨,力求有鲜明的主题,有理论深度,有实践价值,有借鉴引领作用,突出"专""实""新"。

摘要： 本发明公开一种基于深度学习理论的不确定性结构频响动力学模型修正方法。包括不确定性参数影响下的结构频率响应不确定性分析，通过深度卷积神经网络构建不确定性逆向传递关系，利用深度学习原理实现不确定性参数的概率分布估计。本发明结合深度学习原理在复杂输入特征分析方面的优势，利用深度卷积神经网络对含有不确定性分布特征的频响数据进行特征分析和特征提取。此外，本发明利用不确定性频响数据条件分布概率和待修正参数的先验概率，求解待修正参数的条件概率分布，最终得到了不确定性参数的分布，避免了人工进行频响不确定性量化和特征提取带来的误差，提高了考虑不确定性的频响动力学模型修正的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于视网膜大脑皮层理论的深度学习低光照图像增强方法，其步骤包括：通过一个分解网络将待提亮低光照图片分解成本质和光照，在本质上进行噪声去除，将光照和本质输入一个提亮网络得到提亮后的光照，将提亮后的光照和去除噪声后的本质相乘得到最后的正常光照图片。本发明能够端对端地学习提亮低光照图像，通过机器学习方法能够取得更为精确的光照本质分解和更自然适用范围更广的提亮结果。

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习与DS证据理论的可见光虹膜识别方法，针对可见光下采集的虹膜图像噪声种类多以及单特征识别抗噪能力差等问题造成的低识别率低稳定性，本发明提出一种利用卷积神经网络结合支持向量机(SVM)和DS(Shafer‑Dempster)证据理论的多特征融合虹膜识别方法。首先从图像中定位眼睛区域；对定位后的虹膜图像进行预处理；搭建一个七层卷积神经网络；将虹膜图像送入网络进行训练并提取第四卷积层、第五和第六全连接层作为虹膜图像的3类特征；以3类单特征的SVM分类结果构造基本概率指派(BPA),并送入DS证据理论进行融合；根据融合结果及分类判决门限给出最终的识别结果。

摘要： 本发明提供了一种基于未确知深度理论的复杂系统健康状态评估方法，包括如下步骤：(1)通过传感器采集系统中对应于传感器位置的测量点的数据；(2)对采集到的数据进行预处理；(3)根据采集到的数据与对应传感器的健康状态的映射关系，设定未确知测度函数；(4)根据未确知测度函数，构建单传感器的未确知测度矩阵；(5)根据未确知测度函数，构建子系统的未确知测度矩阵；(6)对系统中各传感器，计算不同时刻点的权重分配；(7)对系统中各传感器，计算不同传感器的权重分配。本发明有效通过未确知理论实现各传感器的初步特征提取，实现初步健康评估，并通过深度神经网络进行数据融合，获取健康因子，定量的实现系统的健康评估，增加系统的可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于Retinex理论和端到端深度网络的水下图像复原方法，包括：1)简化Jaffe‑McGlamery水下成像模型，以符合Retinex理论基本假设；2)依据简化的Jaffe‑McGlamery水下成像模型以及环境光图空间平滑的先验条件估计环境光图，分解粗略场景反射率图；3)设计端到端深度网络实现水下图像的精细化复原；4)将粗略场景反射率图输入到端到端深度网络中进行训练，得到最优的端到端深度网络，最后，将待测的粗略场景反射率图输入到最优的端到端深度网络，网络的输出即为复原的水下图像。本发明消除光在水下传播时衰减和散射对成像过程的影响，以改善图像的视觉效果，有效恢复水下图像视觉质量。

摘要： 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于可拓理论和深度学习的医学图像分类方法。本发明提供了融合医学领域知识、深度学习和精细化策略的分类方法，该方法结合了医学领域特征和深度学习特征，对医学图像进行快速、准确的分类。本发明利用可拓理论中可拓关联函数来检测蓝白结构的存在性，将医学图像初步分类为良性病图像和疑似恶性病图像，采用了基于YOLOv3的改进模型YoDyCK模型，可快速准确地提取疑似恶性病图像的深度学习特征，从而提高医学图像的最终分类准确度和效率。

摘要： 一种基于深度学习理论的叠合梁火灾后损伤识别方法，涉及灾害风险评估技术领域，简支梁的损伤识别包括：构建简支梁火灾后损伤模型；构建第一损伤识别样本；构建第一堆栈降噪自动编码器；得到简支梁损伤程度识别结果；多跨连续梁的损伤识别包括：构建连续梁火灾后损伤模型；将连续梁划分为多个子结构；构建第二损伤识别样本；构建第二堆栈降噪自动编码器；样本输入获得受损梁跨所在的子结构；构建第三损伤识别样本；构建第三堆栈降噪自动编码器；获得子结构中的具体受损梁跨；构建第四损伤识别样本；构建第四堆栈降噪自动编码器；获得受损梁跨的损伤程度。本发明将深度学习理论应用到叠合梁的火灾识别中，具有较强的鲁棒性和容错性。

摘要： 本发明涉及铁路安全技术领域，具体为基于深度学习理论的铁路异物检测与识别方法，包括如下步骤：步骤1、利用视频采集设备进行视频采集；步骤2、对采集的视频信息进行储存和处理；步骤3、卷积神经网络对处理后的图像进行识别，该基于深度学习理论的铁路异物检测与识别方法，分析了背景更新和目标分离的方法，在此基础上采用了基于高斯混合模型和三帧差分的目标检测方法。此外，利用CNN网络对基于铁路视频的异物进行检测和分类，并通过识别结果、异物分类的准确性，进一步验证了该算法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于渗透理论的乳化沥青透层油渗透深度的预估方法，具体如下：采用光学接触角仪对乳化沥青透层油的接触角进行测量；采用毛细上升法测量乳化沥青透层油的表面张力；获取水泥稳定碎石的孔隙大小，并进行统一；采用密度瓶对乳化沥青透层油的密度进行测量；采用旋转粘度计对乳化沥青透层油的动力粘度进行测试，获得动力粘度值；将上述得到的接触角、表面张力、水泥稳定碎石的孔隙统一值、乳化沥青透层油的密度以及动力粘度值代入公式，即求得透层油的最大渗透深度。本发明方法能够快速预估得到乳化沥青透层油的最大渗透深度，无需长时间等待乳化沥青破乳。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习理论的设备故障声源定位方法，包括如下步骤：通过麦克风阵列MEMS传感器进行声源信号采集，从而获取故障点的原始声源信号；对原始声源数据进行傅里叶变换和灰度处理，使其转换为STFT灰度图像，并将STFT灰度图像输入经过训练的声源位置神经网络模块，从而得到故障点的定位信息；将原始声源数据输入经过训练的声压强度神经网络模块，从而得到故障点的声压强度；结合故障点的定位信息和声压强度判断设备的故障情况。本发明基于原始声源数据的特性，创新性地采用相互独立的声源位置神经网络模块+声压强度神经网络模块的多任务学习网络构架，由此同时获取故障点的定位信息和声压强度，为设备故障情况的判断提供了双向支持。