试论信息空间与信息空间结构

试论信息空间与信息空间结构●李必祥（深圳市统计信息局广东５１８０２７）ＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｔｈｅｅｓｓａｙ，ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｐａｃｅｉｓｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｅｔｈｒｅｅｌｅｖｅｌｓｏｆｍｉｃｒｏｃｏｓｍ，ｍｉｄｄｌｅ－ｃｏｓｍａｎｄｍａ...

利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法

为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题,提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先,引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化,同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解;然后,采用互补特征用于目标表观描述,并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况;最后,借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定,设计相应的模型更新策略。实验结果表明,在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%,成功率提高了24.93%,可以取得较为鲁棒的跟踪效果。

利用空间结构信息的三维点云模型分类

现有的三维点云模型分类方法未考虑模型本身的空间结构信息,忽略了模型上点与点之间的相互关系.为此,提出一种能够提取模型空间结构信息的转换网络,实现三维点云模型的分类.首先对三维模型采样分组,得到其球形邻域,计算每个邻域内点的浅层特征,同时使用转换网络将邻域的空间结构信息转换为特征权重,并通过特征映射将特征权重和浅层特征输出为具有该邻域空间结构信息的高维特征.然后聚合各个邻域的高维特征得到模型的全局特征,并通过多个尺度逐层迭代输出分类结果.实验结果表明,在ModelNet40上的分类准确率达到92.8%,高于目前的主流算法.

地图要素空间结构信息浅议

G IS是对人的空间认知与空间信息处理的一种计算机模拟。在G IS系统中,需要让计算机模拟人类视觉能力来评价地图目标间的空间关系。在人类判读地图的过程中,存在着大量而复杂的空间信息认知活动,让计算机自动进行各类空间信息的认知不是一件易事,这里的关键问题是如何让计算机自动识别、提取地图要素所具有的空间结构化信息。文中深入分析和探讨了地图要素空间结构信息的含义,并列举了若干地图要素所隐含的空间结构信息。

利用卫星图像结构信息提高城市地物模式识别精度的研究

针对城市地物分布特征及其光谱特点 ,对卫星遥感数据的空间结构信息应用于城市分类进行了研究。分类结果与传统的统计模式识别方法 (Bayes法 )相比较简洁、快速 ,精度提高近 2个百分点。

线性判别分析中两种空间信息嵌入方法之比较

由"没有免费午餐定理(NFL)"可知:只有充分利用了与问题相关的先验知识的学习器才会拥有好的学习性能,而常用的线性判别分析(LDA)在为图像提取判别特征时对图像向量化的处理导致了空间结构的破坏,以致结构信息未被利用,从而限制了学习性能的进一步提升。空间平滑的LDA(SLDA)通过对LDA目标的空间正则化弥补了此不足,同时图像欧氏距离(IMED)则通过空间平滑欧氏距离实现对空间结构的利用,而后将其用于LDA(IMEDA)。对这两种LDA间的内在联系进行了尝试探究:理论上证明了对于中心化样本,SLDA是IMEDA的特例;分析了算法的时间和空间复杂度;经验上通过Yale、AR和FERET人脸集比较了SLDA和IMEDA的识别性能和运行时间,同时分析了参数对模型性能的影响。

空间结构建筑信息模型(SPBIM)简介

介绍了传统CAD设计在信息交流上存在的问题,介绍了建筑信息系统这一新的设计理念在信息流动方面的特点,并结合北京市建筑设计研究院复杂结构研究所拟开发的空间结构建筑信息系统(SPBIM)所做的调研和程序前期规划工作,探讨了BIM在建筑领域的应用,提出空间结构建筑信息模型系统SPBIM应具有的特征:参数化、数据共享、信息的无缝对接和全周期管理等。最后提出SPBIM系统的框架及研究方向。

两类脂肪酸合酶中酮酰还原酶的结构、功能和药物开发前景

自然界中脂肪酸合酶(FAS)以FASⅠ和FASⅡ两种形式存在。存在于动物中的FASⅠ是由多活性中心构成的复合酶,存在于植物和细菌中的FASⅡ则是由多个独立蛋白构成的酶体系。FASⅠ和FASⅡ中催化酮酰基团还原的酶有一定同源性,酶催化动力学和酶抑制动力学的性质相似,因分子量过大,目前尚无详细的FASⅠ空间结构信息。通过比较两种类型FAS中酮酰还原酶结构与功能的异同,进一步了解FASⅠ的结构与功能。对两种不同进化程度和存在形式的同源酶进行比较研究,将有利于揭示复合酶的结构与功能,并利于寻找新型特异性蛋白抑制剂,为新药开发提供先导化合物,具有十分重要的理论意义和应用价值。

信号肽编码新信号:谷氨酸受体的空间结构信息

大脑内的神经细胞之间通过微小的特化结构—突触进行信号的交流.当一个神经细胞将它编码的信号传给下级神经细胞时,它会在突触中释放化学信号谷氨酸,一种氨基酸类的神经递质.谷氨酸结合到突触后膜（下级神经细胞）上的谷氨酸受体（一种受体型的离子通道）,

平均紧性约束下的最坏分离空间平滑判别分析

空间平滑的线性判别分析(SLDA)和基于空间平滑欧氏距离的线性判别分析(IMEDA)是目前结合图像特有的空间结构信息进行图像判别降维的两种主要方法,具有比线性判别分析(LDA)更显著的分类效果.与SLDA和IMEDA不同,文中通过参数化投影方向,约束平均类内散度(或紧性)上界和最大化最坏类间散度(或分离度),产生的降维算法分别称为WSLDA和WIMEDA.它们的求解最终可归结为简单的特征值优化问题,避免使用完整特征值分解的缺点.在Yale、AR和FERET标准人脸集上的实验验证它们的有效性.

一种空间结构信息的SAR影像直线匹配方法

针对SAR影像受相干斑噪声影响严重,难以直接利用灰度信息对特征直线进行匹配的问题,该文提出了一种基于空间结构信息的特征直线匹配方法。该方法首先根据影像间粗投影变换模型所提供的几何约束,将直线映射至同一坐标系下;然后基于直线双重距离进行匹配。为提高正确率,提出了旋转角一致性检核算法剔除误匹配。最后根据直线的空间特性对匹配直线对进行优化,获得"一对一"的匹配。对多组真实SAR影像进行实验,实验结果表明:该文提出的算法匹配直线对数量多,正确率高,稳定性好,优于L-P算法。

用于Z-pinch的二维空间分辨聚焦球晶摄谱仪

为了测量内爆等离子体空间分辨的X辐射谱，设计了球晶摄谱仪。球面晶体摄谱仪利用球面布拉格晶体作为色散元件测量丝阵内爆等离子体X辐射谱。球面晶体在子午面和弧矢面内具有相同的曲率半径，因此，子午面聚焦点和弧矢面聚焦点位置不同，要同时获得光源能谱和二维空间结构信息，必须把探测器置于弧矢聚焦平面上。当球面晶体参数、光源与晶体之间的距离以及中心掠射角确定后，就可以确定二维空间分辨球晶摄谱仪的探测器。

对空间相关性与异质性特征的高分遥感影像建筑区提取方法探讨

高分遥感影像提供了地物目标丰富的纹理信息、多层次的尺度信息和更为接近真实场景的立体空间结构信息,已成为众多部门获取基础地理信息的重要数据来源,在市政规划、城市建设、土地管理、环境保护以及军事防御等领域得到了广泛应用。针对高分遥感影像的准确解译,其重点在于对空间结构信息的有效提取,目前在该领域已有大量研究,其中包括将空间统计学理论方法引入到对高分遥感影像空间结构建模的探索性研究,具体又包含了空间自相关统计方法和空间变异函数方法。

空间结构化欧拉核及其应用

自Yang等将向量主成分分析(1D-PCA)推广至面向图像的2D-PCA以来,众多基于向量的1D形式算法被相继推广至对应的2D形式.因利用了图像/矩阵空间特定的结构先验知识,在处理矩阵型数据时2D算法自然导致了较传统1D算法更好的学习性能,这与"没有免费午餐定理"相符.但2D算法仍有其不足,主要表现在:(1)2D算法几乎都是线性的,因此对非线性数据处理的能力有限;(2)2D算法的空间结构信息利用仍不够充分.针对第一个不足,本文利用核方法进行改进,但相对于1D算法,2D算法因难以利用表示定理而导致核化困难,因此本文绕过表示定理,通过改变度量获得一个简洁的核化方法;针对第二个不足,本文采用在核空间直接对空间结构信息进行补偿的方法.但这需要在核空间中描述矩阵数据的空间结构,如果使用隐式核进行核化可能会导致矩阵数据空间结构扭曲,从而使对空间结构信息的描述和利用变得困难;如果使用显式核进行核化,会导致维数灾难而失去隐式核的优势.若核映射是一个显式、等维且各分量非耦合的映射,就能自然地描述出矩阵数据在核空间中的结构.幸运的是,存在众多符合以上要求的显式核(如Hellinger核和欧拉核)和隐式加性核(如Intersection核、JS核和χ2核)的近似显式形式.因欧拉核形式上的简洁性及其良好的行为,本文以欧拉核作为样例,首次尝试进行矩阵的核化及其在核空间的空间结构信息补偿.尽管存在若干空间结构信息的补偿方法,如空间结构信息约束、图像距离度量等,本文围绕现有的图像欧氏距离加以阐述,从而为矩阵或图像数据构建出对应的空间结构化欧拉核.最后将其应用于典型2D算法并通过实验验证了其有效性.

跨学科视域中的统一语境论

本文从跨学科视域探讨语境普遍性的依据和统一语境论的基本理论形态。文章从社会学、语言学、语言哲学、诠释学及人工智能五大学科群出发 ,系统回视了语境观念的形成和理论形态的演化 ,认为语境的普遍性反映了人的存在的同生态 ,而语境观念的多样性源于理论主体观察和切入语言活动的视角和方法的差异 ,语境统一性的基础是wh-变元笛卡儿组合定义的语用信息原型空间和非原型空间的结构形态 ,语境作为“语项”与“境项”的二元化切分过程 ,植根于主体最基本的认知心理机制和信息加工策略。语境是语言学的元理论范畴 。

1983—1992年中国陆地植被NDVI演变特征的变化矢量分析

以NDVI时序资料为基本数据源 ,综合应用变化矢量分析和主成分分析方法对 1983年至 1992年中国陆地植被NDVI的变化强度、变化类型及空间结构变化特征进行了分析。研究结果表明在此期间中国陆地植被NDVI变化有以下特点 :(1)十年间NDVI变化东西分异明显 ,东部变化幅度远大于西部。NDVI变化整体表现为稳中略增 ,增加区主要分布在台湾、福建、四川、河南等地 ;减少区主要分布在云南省和新疆北部等地。 (2 )空间结构信息表现了景观异质性 ,其变化主要发生在南方 ,反映了植被的生长和衰老过程及地形 (山脉走向 )变化。

数据约简化的高光谱影像端元提取

提出一种利用图像的空间结构信息在特征空间中设计大小适宜的超球,将单形体的顶点分隔在超球外部,剔除超球内部的数据,只保留超球外部的少量数据参与端元提取算法。经过分析,该方法可以大大减少端元提取算法的运算量。通过实验对比,用相关端元提取算法对简化后的数据进行端元提取的结果精度很高,与简化前数据的端元提取结果吻合。

基于张量分解的电阻抗三维成像方法

针对现有的三维电阻抗成像只是对图像横截面的单独重建,然后罗列为三维进行显示,没有考虑到不同图层间的关联性,致使图像信息利用不充分的问题,提出一种基于张量分解的电阻抗三维成像方法。该方法将实验中测得的数据建立张量模型,使用张量分解可以对胸腔进行直接三维重建,能够充分利用图层间的关联性;并将该方法与总变差正则化(Total Variation,TV)成像算法、Tikhonov正则化重建算法进行实验对比。实验结果表明:基于张量分解的电阻抗三维成像方法,可以充分利用图像的空间结构信息,考虑图像层与层之间的关联特性,能够更加接近肺部的真实情况,准确地反映肺的状态,进而提高图像重建质量;基于张量分解的电阻抗三维成像方法相比于二维张量重建方法,将图像的峰值信噪比(PSNR)提高了13.8%。由此可得,与Tikhonov正则化以及TV成像算法相比,基于张量分解的电阻抗三维成像方法更适合电阻抗的图像重建工作。

教育资源的深度表征与智能应用

从信息时代到如今的大数据时代,以数据的不断积累和硬件的快速迭代为基础,大量的数据挖掘和机器学习等算法被提出,促进了数据从资源向价值的高效转变。由此,在电子商务、交通、气象、教育等领域中纷纷诞生了许多智能应用。其中,在教育领域,传统教育场景(如学校)的数字化和新兴教育场景(如线上教育平台)都积累了大量的教育数据资源(如教学视频、习题),并衍生出一系列的智能教育应用(如个性化教育资源推荐)。

一种集成深度学习模型的旅游问句文本分类算法

为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机制将两种深度学习模型进行集成以实现旅游问句文本的语法和语义信息互补,并通过SoftMax分类器得到最终的旅游问句文本分类结果。实验结果表明,与基于传统深度学习模型的旅游问句文本分类算法相比,该算法在准确率和损失率上分别取得了0.9866和0.1277的最优结果,具有更好的分类效果。