金属氯化物吡啶络合物的配位键力常数的计算

本文计算了Mn、Fe、Co、Ni和Cu氯化物的吡啶(简写Py)络合物(Py_2MCl_2)的配位键(M—N和M—Cl)伸缩振动力常数(K_(M-N)和K_(M-Cl),并得到K_(M-N)与其络合物的生成热有很好的平行关系。一、计算计算使用胡皆汉、王国祯等编写的计算程序,仿效Nakamoto等人的作法,把吡啶配位体用相同质量的等效质点来代替,并把全系八面体结构(见图1)的Py_2MCl_2都简化为反式四边形结构(见图2)进行计算。平面构型面内包含四个键伸缩和四个变角内坐标,     

基于模糊空谱特征的高光谱图像分类

难以兼得高空间分辨率和光谱分辨率的高光谱遥感数据常存在“同物异谱”和“同谱异物”现象，这种光谱异质问题给分类过程带来了一定的不确定性，且现有深度分类网络存在空间信息利用不足和拟合退化问题.提出一种联合空间和模糊光谱特征的双分支高光谱遥感图像分类方法，通过在光谱分支中设计非对称卷积模糊模块增强卷积层的光谱表征能力，解决分类数据中的光谱异质问题，进而对地物特征进行精确的分类描述.采用门控循环单元模型分组获取相邻光谱序列信息，缓解因网络深度增加带来的拟合退化问题，在空间分支中利用波段间的相关性引入卷积长短时记忆模块，充分捕捉空间上下文信息.在三个公开的高光谱数据集上的实验结果表明，双分支结构的模糊分类网络能充分利用光谱和空间包含的细粒度信息，更具判别力的空谱特征有效地克服了光谱异质问题，比流行的深度学习方法取得了更好的分类结果 .     

基于色度方向角的离线城市红绿灯识别算法

车辆自动驾驶已成为智能交通系统发展的必然趋势,红绿灯识别研究扮演着极为重要的角色.针对大多数红绿灯识别算法中没有充分考虑同种颜色不同位置红绿灯存在的颜色差异问题,提出了基于色度方向角的离线红绿灯识别算法.首先手工标定不同场景下的红灯、绿灯色块组成红灯、绿灯集合图,将集合图RGB空间转换为几何均值对数色度空间;然后根据香农熵确定红灯、绿灯各自的色度方向角,得到各自的色度方向图;其次根据红灯、绿灯色度方向图确定出红灯、绿灯分割阈值,建立红绿灯识别分类器;最后根据识别分类器将不同图像序列中的红绿灯识别出来.实验结果表明:该算法在LARA、LISA标准集上均获得很好的识别结果,识别精度高,能满足实际红绿灯识别的实时性要求.