PRNet:渐进式消减不确定区域的息肉分割网络

由于息肉图像的自动分割病灶区域大小不一和边界模糊,从而导致分割精度较低.针对这两个问题,本文提出先定位后逐步精细的渐进式消减网络(Progressive Reduction Network,PRNet).该网络采用Res2Net提取病灶区域特征,利用多尺度跨级融合模块将注意融合机制与跨级特征结合,有效应对病灶区域多尺度问题,提升定位准确度.在自上而下恢复图像分辨率的过程中,引入不确定区域处理模块和多尺度上下文感知模块.前者通过设定递减的阈值逐步挖掘息肉边缘信息,增强边缘细节特征的识别能力;后者则进一步探索病灶区域周围潜在的上下文语义,提升模型的整体表征能力.此外,本算法还设计了一个简单的特征过滤模块,用于筛选编码器特征中的有效信息.在Kvasir-SEG、CVC-Clinic和ETIS数据集上的实验结果表明,所提算法的Dice系数分别达到了92.09%、93.05%和74.19%,优于现有的息肉分割算法,展示出了较好的鲁棒性和泛化性.

基于不确定区域的水下纯方位目标跟踪方案

围绕水下被动目标跟踪问题,目前的研究通常以最优估计点迹表征被测目标跟踪状态,而点估计无法表达示向性的位置误差信息,导致无法较好地为实际战场提供决策支持。针对上述问题,该文提出一种基于不确定区域(AOU)的水下纯方位目标跟踪方案。首先,提出一种基于变权解析的定位算法以获得精确的目标位置信息,将目标位置作为AOU构建算法的先验知识。然后,分别通过有无滤波不确定区域构造算法,输出目标位置不确定区域。通过对不同仿真态势下AOU的评估指标进行统计分析,结果表明利用该目标跟踪方案均能对目标实现可靠精确的位置估计,说明该文提出的基于不确定区域的目标跟踪方案能够有效完成目标跟踪任务。该方案优势在于,目标估计结果包含示向性位置误差和区间估计的置信度,为后续决策提供清晰的容错与判断区域,具有更好的参考价值及实用价值。

一种对不确定区域再分类的路面检测算法

路面检测是智能汽车领域的一个重要研究课题。基于学习的方法将获取的汽车前方的图像划分为一些区域,然后分别将这些区域分类为路面区域或非路面区域。由于现实场景的复杂性,存在一些既包含路面又包含非路面的不确定区域,只是将其分类为路面区域或非路面区域是不合理的。针对上述问题,提出了一种新的基于分割的路面检测算法,其核心是不确定区域再分类算法RCUR(Re-classification on Uncertain Regions)。该算法检测出不确定区域后,利用不同分割算法的互补性将不确定区域分割为若干子区域,通过对子区域的组合、分类可以有效地区分出不确定区域中的路面与非路面部分。实验表明该算法能够在现实场景中适应路面的多样性,提高路面检测的正确率,降低噪声对路面检测结果的影响。

一种基于MBR的不确定区域间方向关系建模方法

现实世界中的区域多具有不确定边界,现有基于确定区域的建模方法无法直接处理此类不确定区域间的方向关系.用宽边界表示区域的不确定边界,以区域的最小边界矩形(minimum bounding rectangle,简称MBR)为模型,提出一种基于MBR的不确定区域间方向关系建模方法.利用基于MBR的主方向关系和矩形代数表示不确定区域间方向关系;定义不确定区域间方向关系的相容性复合;并给出一种相容性复合计算方法.

一种不确定区域间的方向关系模型

基于区间值及其运算性质给出了不确定区域间方向关系的表示及推理方法.该方法不同于基于经典模糊集及其截集的方向关系模型,利用区间值方向关系矩阵分析不确定区域间方向关系的隶属程度,将不确定区域间的方向关系划分为不确定区域与不确定区域间的方向关系、不确定区域与分明区域间的方向关系、分明区域与不确定区域间的方向关系、分明区域与分明区域的方向关系4种类型.将分明区域作为不确定区域的特例统一处理.

一种不确定区域的扩展蛋黄模型

空间区域的拓扑关系建模是空间推理、地理信息系统(GIS)和计算机视觉等领域一个重要的研究内容,近年来不确定区域间的拓扑关系建模受到相关领域研究者的极大关注.基于三元组谓词给出了一种不确定区域的扩展蛋黄模型,该模型具有较高的认知合理性,将分明区域作为特例统一处理,分别基于RCC5和RCC8关系进行了扩展,能够实现多层次上的拓扑关系分析.

基于连续不确定区域的蚁群算法求解水文地质逆问题

本文在介绍求解复杂组合优化问题而提出的蚁群算法的基础上,提出一种基于连续不确定区域的蚁群算法。该方法将连续变量优化问题转化为一个组合优化问题,进而将蚁群算法求解。通过两个水文地质逆问题的求解,表明该方法在参数识别中计算结果可靠,具有较好的计算效率。

基于粗糙集的不确定区域RCC拓扑关系研究

基于粗糙集定义了粗糙区域和粗糙区域的上、下近似区域，提出两种基于上、下近似区域表示粗糙区域拓扑关系的方法。一种方法用上、下近似区域的连接关系表达粗糙区域拓扑关系，得出两个粗糙区域之间的6种拓扑关系，并进一步利用上、下近似区域的RCC5关系表达粗糙区域之间的拓扑关系，得出两个粗糙区域之间的51种拓扑关系，然后分析两种表达之间的联系。另一种方法扩展RCC5模型，首先定义三值逻辑的部分关系≤和补运算～，然后用三值逻辑三元组（X≤Y，X≤～Y，Y≤X）描述两个粗糙区域X和Y的拓扑关系，并给出可能的8种拓扑关系。

不确定区域间方向关系的相似性度量方法

空间关系相似性在众领域中具有广泛应用,确定区域间方向关系相似性的研究已较完善,然而这些方法不能直接用于不确定区域间方向关系的相似性度量.本文以扩展的方向关系矩阵EDRM(Extended Direction Relation Matrix)为模型,提出了一种不确定区域间方向关系的相似性度量方法,据此实现了算法SA-EDRM;随后基于目标对象的位置和比例尺这两种基本的空间变化生成不同场景,对算法SA-EDRM进行测试,由实验结果验证了算法的有效性;最后以农业GIS中的具体应用实例说明本文工作的实用价值.

不确定区域间定性方向关系模型

针对现有基于宽边界区域的定性方向关系模型存在关系数目巨大不易处理、空间方向划分不符合人类习惯等不足;采用锥形主方向关系作为基础,用由内、外分明区域间方向关系构成的四元组描述宽边界区域间的方向关系,并给出四元组内部4个基本关系间的相互约束;讨论了宽边界方向关系的逆运算和复合运算;在此基础上,给出如何将基于宽边界区域的方向关系约束网转换为基于分明区域约束网的规则。此模型不仅降低了方向关系的数目,而且更符合人类认知。

一种不确定区域间的拓扑关系模型

空间区域间拓扑关系模型的发展是空间推理、地理信息系统(GIS)和计算机视觉等领域一个非常重要的主题,在实际应用中人们对不确定区域间的拓扑关系模型不断提出更高的要求,近年来受到相关领域研究者的极大关注.在分析已有模型的基础上给出了一种不确定区域间的拓扑关系模型,该模型具有较高的认知合理性,将分明区域作为不确定区域的特例来统一处理,推断过程简便直观,可以基于已知事实给出所有可能的拓扑关系供用户选择.

基于连续不确定区域的遗传算法求解水文地质逆问题

提出一种新的基于连续不确定区域的遗传算法求解水文地质逆问题。该方法运用概率与统计理论 ,将参数求解空间分为连续的不确定区域 ,并分别在各个区域利用改进的遗传算法计算各组参数对应的目标函数 ,然后通过比较目标函数在容许值内的频率分布来缩小参数的识别空间 ,从而使参数逐步达到最优。与传统的试估-校正方法类似 ,该方法实质上也是一种逐步逼近的迭代过程 ,但通过概率论方法处理 ,可大大节省传统的简单遗传算法识别参数所需的时间。

不确定区域下基于自适应并行遗传的最优鲁棒控制器

目前使用遗传算法设计鲁棒控制器时,都要人为地给定变量搜索空间.当变量区域不确定时,采用自适应并行遗传算法设计出最优鲁棒控制器,该方法根据当前搜索到的各种群最优个体的分布情况,运用概率统计理论求出变量区域的最小方差无偏估计,不断缩小不确定的变量搜索区域,从而逐步达到最优,并且考虑了种群个体适应度对算法中交叉概率和变异概率的影响.该方法能设计出简单正则、阶数低的最优鲁棒控制器,而且仿真结果表明,这些控制器有效地避免了局部最优,提高了算法的寻优精度和收敛速度.

基于拓扑关系的不确定区域方向关系推理

利用宽边界区域对多种来源的不确定性数据建模,用确定区域的拓扑和方向关系组合描述不确定区域的拓扑和方向关系。根据拓扑关系和方向关系间内在规律,直接从不确定区域的拓扑符号描述中推理出方向关系的符号描述,是对已有推理方法的有益补充。

不确定性区域上的多维关键词搜索

随着在线地图应用的普及,基于地图的空间对象检索成为一个重要的工具而被广泛使用,技术也比较成熟。人们在地图上经常进行确定性目标点查询,例如用户提交关键词"咖啡店",地图应用会在地图上标记所有的咖啡店,用户还可以通过进一步操作获取咖啡店的详细信息。但实际生活中存在另一种需求,例如用户想找到一个区域,在这个区域内要有"咖啡店"、"学校"和"旅店"这三类对象,称这样的查询为不确定性区域检索查询。目前对地图应用的研究无法解决不确定性区域检索的问题。而利用矩形剪枝和top-k推荐能够通过用户提交的关键字,给用户返回若干候选区域。

无线传感网中基于成对节点探测不确定性的目标容错跟踪方法

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的节点在真实环境中的不可靠感知现象及其对目标跟踪精度的影响,首先分析计算了成对传感器节点感知存在的不确定区域及其边界,在此基础上,提出了一种基于成对节点探测不确定性的目标容错跟踪方法(Tracking with Pairwise Uncertainty of RSSI,TPU-RSSI),即通过匹配分组感知采样得到的感知向量(sampling vector)和跟踪区域划分面(face)的特征向量(signature vector)来进行移动目标容错跟踪。该方法在保持跟踪方法灵活性的基础上,能够减小由环境因素带来的跟踪误差。为了降低计算复杂度,提出了一种基于邻居面连接的启发式匹配算法。大量的仿真实验结果均表明,所提方法相比同类的其他方法具有更强的灵活性和更高的定位精度。

飞机-地面间激光通信天线的初始对准

提出了对飞机-地面间激光通信系统天线视轴进行初始对准的方法。论证了系统的硬件组成和算法原理,对实验数据进行了分析。应用GPS、INS等器件测定通信双方的位置、姿态等参数,通过坐标转换矩阵解算了通信双方互指的方位角和俯仰角。给出了距离为12.5 km两个通信点上的模拟初始对准实验数据,实现了视轴初始对准,确定了捕获不确定区域大小为35 mrad。实验表明,该系统可实现通信视轴初始对准,为天线扫描打下基础。

用电压暂降严重程度和最大熵评估负荷电压暂降敏感度

现有负荷敏感度随机估计法以电压暂降的物理特征为基础,用主观概率模型描述负荷电压耐受曲线(voltage tolerance curve,VTC)的随机分布规律,所需样本量大,在实际中难以实现且可能引入主观误差。将电压暂降特征转换为电压暂降严重性指标,在负荷VTC曲线分布规律未知和样本数较少的情况下,根据最大熵原理确定VTC曲线的概率密度函数,用累计求和法计算负荷故障率,提出一种适合于小样本的随机评估方法。对评估原理、最大熵模型、约束条件、求解算法与评估过程等进行详细研究。对个人计算机(personal computers,PC)进行仿真并与现有4种评估方法比较,结果证明,该方法对样本量依赖性小,无需主观假设,在未知VTC曲线随机分布规律时,评估结果准确,适应性强。

天基非合作目标探测中的捕获概率模型

针对空间目标瞄准捕获系统中的捕获概率问题,在设计空间卫星光电探测平台时,采用常用的捕获方式进行建模,分析了空间光电探测系统在不确定区域中对不同机动目标的捕获概率。首先提出了空间机动目标的时间相关运动模型,然后以空间螺旋扫描的捕获方式为例,建立了捕获-目标的捕获概率模型。并且针对实际应用,取捕获分辨角范围为0.6～0.8 mrad,则对应的扫描角度间隔Iθ范围为0.42～0.702 mrad,设计了扫描、捕获的Monte-Carlo计算机仿真实验模型。经过5 000次捕获验证,得到了在不同时刻进入视场的任意方向的非合作目标的捕获概率模型,与室内捕获实验结果相符。为空间卫星光电目标捕获跟踪系统的设计提供了一定的理论依据。

定点激光通信系统天线捕获技术

对系统的硬件组成和算法原理进行了论证。在距离为12.5km两个点上使用双天线GPS系统提供的位置信息结合坐标转换矩阵,解算通信双方互指的方位角和俯仰角,控制伺服转台完成了视轴天线捕获实验。借助于电子经纬仪系统完成了对捕获不确定区域大小的论证,确定地面定点激光通信系统捕获不确定区域大小为25mard。