简介：域自适应算法是一种能有效解决训练集（源域）和测试集（目标域）样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机（DDM-ELM）用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标：1）最小化源域样本的分类误差;2）通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3）利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

简介：利用声光偏折效应,设计了一种测量球壳型换能器辐射聚焦声场焦点峰值声压的简便实验方法.基于焦点峰值声压与最大光偏折量之间的理论关系,通过测定聚焦声场焦域的最大光偏折量,获得球壳型聚焦换能器的焦点峰值声压;采用有限元方法对聚焦换能器辐射声场进行数值分析.对比实验测量结果,发现二者相对误差为7.33%,符合较好.该实验方法在医疗超声快速校准方面具有广泛的应用前景.

简介：化感作用在外来植物入侵的过程中起着重要作用,是入侵植物与本地植物竞争的新式武器.本研究以入侵植物刺苋为研究对象,探究了刺苋水浸提液及刺苋潜在化感物质水溶对水稻种子萌发、幼苗生长和幼苗抗氧化系统的影响.结果表明,刺苋水浸提液对水稻种子萌发有显著抑制作用,潜在化感物质对水稻幼苗根的生长有明显抑制作用,其中,齐墩果酸和β-谷甾醇可能在造成水稻幼苗氧化胁迫过程中起着积极作用.