收缩、分离和聚合:面向长尾视觉识别的特征平衡方法

数据在现实世界中通常呈现长尾分布,即,少数类别拥有大量样本,而多数类别仅有少量样本.这种数据不均衡的情况会导致在该数据集上训练的模型对于样本数量较少的尾部类别产生过拟合.面对长尾视觉识别这一任务,提出一种面向长尾视觉识别的特征平衡方法,通过对样本在特征空间中的收缩、分离和聚合操作,增强模型对于难样本的识别能力.该方法主要由特征平衡因子和难样本特征约束两个模块组成.特征平衡因子利用类样本数量来调整模型的输出概率分布,使得不同类别之间的特征距离更加均衡,从而提高模型的分类准确率.难样本特征约束通过对样本特征进行聚类分析,增加不同类别之间的边界距离,使得模型能够找到更合理的决策边界.该方法在多个常用的长尾基准数据集上进行实验验证,结果表明不但提高了模型在长尾数据上的整体分类精度,而且显著提升了尾部类别的识别性能.与基准方法BS相比较,该方法在CIFAR100-LT、ImageNet-LT和iNaturalist 2018数据集上的性能分别提升了7.40%、6.60%和2.89%.

粤海铁路轮渡履带式装备运输安全性仿真

为验证粤海铁路轮渡运输履带式装备的安全性,给粤海铁路轮渡履带式装备运输提供技术参考,利用多体动力学仿真软件建立典型履带式装备铁路平车运输仿真模型,载荷输入模拟恶劣海况条件,对履带式装备粤海铁路轮渡运输装载加固方案进行仿真,并对仿真结果进行安全性分析。结果表明,粤海铁路轮渡履带式装备铁路运输装载加固方案基本可行,安全性可以得到保障。

铁路军事运输保障方案DEA评价

通过对铁路军事运输保障方案5大要素的分析,确定影响方案保障效能的两大关键指标,采用数据包络分析(DEA)方法建立评价模型,并对铁路军事运输保障方案进行综合评价。在对定性指标进行量化处理时,将误差控制在了0.001以内,通过实例验证该评价方法的准确性和实用性,为科学高效编制各类军交运输保障方案提供重要参考依据。

粤海铁路轮渡轮式装备运输安全性研究

为保证粤海铁路轮渡轮式装备运输的安全,分析了粤海铁路轮渡开通轮式装备运输的意义,研究了粤海铁路轮渡轮式装备安全运输的关键环节,并进行了模拟仿真。

基于注意力双线性池化的细粒度舰船识别

针对当前细粒度图像识别的模型结构复杂且只能学习到单一判别性特征的问题,对一种弱监督学习下基于注意力双线性池化的细粒度舰船识别方法进行研究。该方法首先将通道注意力机制和空间注意力机制与卷积神经网络相结合,在没有监督信息的条件下分别提取图像的深度通道特征和深度空间特征。然后通过双线性池化操作对提取到的深度通道特征和深度空间特征进行特征融合,使得通道特征和空间特征形成关联和交互,从而使网络能够学习到更丰富的图像局部特征。最后再将学习到的局部特征和深度神经网络提取到的全局特征进行拼接,利用全连接层得到最终的图像融合特征用于舰船图像的细粒度分类。针对当前缺少自然场景下的舰船数据集问题,进行了相关舰船图像数据的收集工作,建立了针对自然场景舰船细粒度检测的数据集,并在该数据集上进行了训练和测试,该模型的识别准确率可以达到91.3%。

基于模型的故障传播分析技术研究综述

故障传播分析是制定诊断策略、故障影响分析的重要理论支撑。分别对有向图模型、Petri网模型、元胞自动机模型、复杂网络模型及在故障传播分析方面的理论进行了总结。对各模型在故障传播分析相关的快速检测能力、故障可隔离性、新故障识别能力、解释能力、多故障识别能力、动态分析能力、不确定分析能力、模型贴近实际度、专家经验依赖度、复杂系统建模适用度方面的优劣进行了比较分析,期望为进行故障传播分析研究的读者在模型选择方面提供一些有益参考。

哈尔滨节庆旅游的发展现状及研究对策——以哈尔滨国际啤酒节为例

文化与旅游协同发展成为新时代下旅游发展的重要模式。结合地方传统打造具有地方文化特色的地区性节日,促进文化,旅游,经济联动发展。新时代背景下产生的新兴节日带来的巨大收益不容小觑。

集装箱铁路军事运输运费结算模式

集装箱铁路军事运输运费结算模式的选择，直接影响到军事运输效益，甚至影响到铁路军事运输保障能力的发挥。目前，我军集装箱铁路军事运输还处于起步摸索阶段，如何合理运用各种运力、多种方式、多条渠道，组织实施集装箱多式联运，研究解决多式联运运费结算模式，对提高集装箱铁路军事运输军事效益和经济效益具有重要意义。笔者认为，集装箱铁路军事运输运费结算，可采取以下模式。