铁路线路与地形三维模型实时动态融合方法研究

铁路线路与地形三维模型的融合是实现铁路线路三维正向设计的瓶颈之一。线路设计过程中,需要实时更新三维场景。现有的静态融合方法会修改原始的地形数据,且计算量大,耗时过长,无法满足动态交互式设计的需求。对此,提出一种铁路线路与地形三维模型实时动态融合方法。基于铁路三维场景,在每帧显示前动态提取视相关地形瓦片模型和线路三维模型,在内存中基于线程池并行对地形瓦片裁剪,实现二者的实时融合,并构建缓存队列,重复利用融合结果。为了提升单块地形瓦片和线路三维模型的融合效率,提出了“超挖-回填”的融合思想。借助高效的三角形空间网格索引,快速删除融合边界内及相交网格涉及到的三角形,虽然“超挖”部分三角形,但避免了繁杂的三角形定位、调整计算。依据超挖三角形外边界和融合边界构建“回填”区域,再采用剪耳法对“回填”区域重构三角网,实现铁路线路与地形三维模型的无缝融合。基于该方法开发了铁路线路三维设计系统,对一条104.9 km铁路案例进行了实验,结果表明:其显示帧率可以保持在35~45 fps,且能够实时更新三维场景。相较于传统的静态融合方法,该方法将长时间的全局模型融合转化为帧前的局部视相关动态融合,减少了线路方案修改时更新的融合数据量及计算量,从而满足了动态交互式设计的需求,提升了三维正向设计的效率。

基于多层动态融合的中文医疗命名实体识别

针对基于预训练模型的命名实体识别方法仅使用了预训练模型最后一层隐状态,忽略了各Transformer层对应不同文本信息的问题,提出一种预训练模型多层动态融合方法。采用预训练模型进行特征提取,获得模型各层隐状态序列;通过多层动态融合方法对各层隐状态信息进行结合,作为预训练模型最终输出;采用条件随机场对序列进行解码,完成序列标注。多层动态融合方法可以充分利用预训练模型各层知识,使结果中包含丰富的句法、语义等特征信息,提升模型在任务中的表示能力,增强模型灵活性。通过对医疗文本数据集CMeEE、CCKS2017与通用领域数据集Resume、Weibo进行实验验证,结果证明,加入多层动态融合方法可以有效地提升命名实体识别效果。

全局和局部特征动态融合的文本分类模型

现有文本分类模型对文本的全局信息和局部信息利用不足,导致文本分类性能较差。针对这一问题,提出一种将文本的全局和局部特征动态融合(global and local features dynamic fusion,GLFDF)的分类模型。所提模型首先设计动态融合增强模块动态控制文本的全局时序特征与局部语义特征融入单词嵌入矩阵的每个特定位置;其次,将融合全局和局部特征的嵌入矩阵馈送到特征提取模块中进行特征提取;最后,在Ohsumed和THUCNews数据集上测试所提模型的效果。实验结果表明:GLFDF模型在2个数据集上的F1值分别达到63.24%和92.50%,优于其他文本分类模型,提高了文本分类的性能。由消融实验分析可知,动态融合增强模块可以充分融合文本的全局时序特征和局部语义特征,有效解决文本分类模型对全局信息和局部信息利用不足的问题。

IMFs和改进GAN的两幅大曝光率比图像高动态融合

针对两幅大曝光率比图像高动态融合时颜色和明暗对比度失真的问题,提出一种IMFs和改进GAN的高动态融合算法。利用强度映射函数(IMFs)插值一张中间虚拟曝光图像;引入曝光感知补偿模块EACB提取可靠区域特征,设计改进GAN建模图像残差,定义渐进学习策略保证GAN稳定收敛,实现中间虚拟曝光图像增强;基于3张图像实现多尺度曝光融合。实验结果表明,针对曝光间隔4EV的高低曝光图像集,算法能有效抑制颜色和明暗度对比失真,保留纹理细节,客观指标MEF-SSIM优于经典MEF算法。

基于动态融合索引树的ARXML查询处理算法

随着汽车行业的不断发展和智能化进程的加速,AUTOSAR已成为一种广泛采用的汽车软件架构标准,ARXML(AUTOSAR结构化文档)是该架构标准中描述车辆电子控制单元(electronic control unit,ECU)的重要资源。针对大量数据密度高且内容复杂的ARXML文档查询处理效率的问题,提出了一种基于动态融合索引树的结构化文档查询处理算法。算法从节点关系规则出发,对单个文档中的内部节点和不同文档中节点之间的关系规则进行分析,在保留节点原始关系的同时构建了带有外部关系的节点关系结构,并基于结构化文档查询表达式对该结构进行改进,最后将其扩展成动态融合索引树结构,降低文档解析处理时间消耗,提高查询性能。复杂性分析和实验结果表明,使用动态融合索引树结构的文档查询效率高于现有的查询方法,具备一定的实用性。

集成学习和动态融合算法在福建省短时强降水预报中的应用

为了提高短时强降水预报准确性,在2019—2020年4—9月福建省逐时降水实况观测资料与中国气象局广东快速更新同化数值预报系统(CMA-GD)模式预报产品的基础上,应用LightGBM集成学习算法框架,建立以30 mm·h^(-1)为阈值的逐时降水预报模型。通过特征处理、自助聚合及超参数搜索等技术对模型进行优化,结合AUC、AUPR与传统分类指标,设计了包括业务模拟测试在内的多项试验,通过对比各建模方案验证了模型对于较长时效的短时强降水预报的适用性。结果表明:模式预报本身的命中率和空报率均较高,各建模方案具有不同程度的改善作用。自助聚合可以增强模型预测稳定性,轻微不平衡子训练集能降低模型预测空报率而取得更高的综合评分,在验证集中最佳TS评分可达17.5%;对分类信息增益贡献最大的特征变量为K指数,其次为500 hPa露点温度和时间参数特征;试验指标从优到劣依次为:随机交叉验证、小时划分的随机交叉验证、业务模拟测试,可见模型有效性主要来自相同或相邻时刻的样本信息;设计基于逻辑回归的异质模型动态融合方案以改善静态同质模型表现,各项指标均有小幅提升,在命中率接近50%时削减空报样本超过52万个。

基于3D特征动态融合的点云特征提取网络

针对目前用于点云配准的点云特征提取方法并未充分提取点云中的有效信息等问题,提出了一种基于3D特征动态融合的点云特征提取网络(3D feature dynamic fusion and residual u-net,DFRUNet)。该网络通过3DFDF(3D feature dynamic fusion)模块将编码和解码模块的特征动态融合,以充分提取点云中的有效信息;同时采用SE-Res(squeeze and excitation residual)模块来提取点云特征,通过动态调整显著区域的权重,对该区域特征进行重点提取,以提高所提取特征的质量。将网络所提取特征映射到高维空间中,采用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法完成点云配准。实验结果表明,在3DMatch数据集上,该算法特征匹配召回率(feature-match recall,FMR)达到了96.3%,相较于经典的FCGF算法提高了0.011。配准召回率(registration recall)达到了82.2%,提高了0.014。该方法充分提取了点云中的有效信息,达到了更高的召回率,对其他点云配准研究具有参考价值。

多信息动态融合的运动目标检测方法

针对基于视觉显著性的运动目标检测算法存在时空信息简单融合及忽略运动信息的问题,提出一种动态融合视觉显著性信息和运动信息的运动目标检测方法。该方法首先计算每个像素的局部显著度和全局显著度,并通过贝叶斯准则生成空间显著图;然后,利用结构随机森林算法预测运动边界,生成运动边界图;其次,根据空间显著图和运动边界图属性的变化,动态确定最佳融合权值;最后,根据动态融合权值计算并标记运动目标。该方法既发挥了显著性算法和运动边界算法的优势,又克服了各自的不足,与传统背景差分法和三帧差分法相比,检出率和误检率的最大优化幅度超过40%。实验结果表明,该方法能够准确、完整地检测出运动目标,提升了对场景的适应性。

动态融合复杂网络节点重要度评估方法

为挖掘复杂网络中的关键节点及提高网络鲁棒性,针对有/无线多网融合的层级网络,提出了动态融合复杂网络模型及其节点重要度评估方法.结合动态融合复杂网络的特点,定义了边连通概率、路径连通概率、网络连通概率、融合节点比例、融合节点分布和融合路径比例等与网络动态性和融合性相关的参数.在单层复杂网络节点重要度评估指标的基础上,设计了融合网络节点度中心性、节点介数中心性和节点融合中心性指标.其中,融合节点的节点融合中心性表示融合节点对网络融合的贡献程度,非融合节点的节点融合中心性表示非融合节点对网络融合的辅助作用程度,主要体现在作为融合节点之间的中继节点.最后,综合考虑网络拓扑结构、动态融合特性等因素进行节点重要度评估.以改进的动态交织风筝网络为例进行仿真分析,结果表明该方法能够比较全面地刻画节点在动态融合复杂网络中的重要性.利用NS2搭建由光通信网和卫星通信网融合构成的仿真实验网络,进一步验证了在仿真网络环境中本方法的有效性.

基于动态融合蚁群遗传算法的医学图像配准

将基于动态融合的蚁群遗传算法作为一种新的图像配准优化算法应用在多模医学图像配准中。该算法以互信息作为相似性测度,生成初始信息素分布,采用蚁群算法搜索最优变换参数,其中动态融合策略提高了混合算法的搜索效率。仿真实验结果表明,该算法有效地避免信息函数的局部极值,减少大量重复运算,提高了配准的效率,配准结果具有良好的稳定性。

基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法

针对现阶段人脸素描-照片合成方法合成的图像存在清晰度较低、面部细节模糊等问题,提出基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法.首先设计多残差动态融合网络,从不同的密集残差模块分别提取特征并进行残差学习.然后根据不同层次的多样化残差特征生成对应的偏移量,不同位置的卷积核依据偏移量改变采样坐标,使网络自适应地关注特征中重要信息.在避免特征信息逐级丢失和冗余信息干扰的前提下,网络有效整合几何细节信息与高级语义信息.方法同时引入多尺度感知损失,对不同分辨率的合成图像进行感知对比,使网络可由粗到细地对合成图像进行正则化约束.在香港中文大学面部素描数据集上的实验表明,文中方法合成的图像清晰度较高,面部细节完整,颜色一致,接近真实的人脸图像.

多维度动态融合建模下4D飞行路径优化

在读取广域空间下的飞行路径数据时,由于空间各类数据汇聚且体量较大,容易出现因飞行数据重叠和实施运行趋势相似造成的飞行特征不明确,使飞行轨迹预测准确性不高。为解决上述问题,完善飞行数据的数学描述,有效推进基于轨迹运行(trajectory based operations, TBO)发展,按飞行阶段建立多维度模板获取数据特征,利用4D飞行路径动态规整算法(4D dynamic warping, 4DDW)搭建融合模型,实现飞行路径区间化设计,完成时间预测对比策略。结果表明:4DDW可面向各飞行阶段开展数据采集和预处理,在分析空间位置点时,通过引入国际民航组织(International Civil Aviation Organization, ICAO)缓冲值建议和阈值,有效控制航空器位置区间范围,使飞行路径优化结论具有收敛和多维精准的特性。对比实验证明了4DDW对运行标准优化和容量提升具有明显作用。

资本积累与研发创新动态融合的实证研究

本文在ADF和PP单位根检验、Johansen协整分析以及约束误差修正模型的实证框架下,对理论界普遍关注的资本积累与研发创新的动态融合问题进行分析,发现两者间的动态融合关系是极为稳健的。更细化的实证考察表明资本积累与研发创新具备显著的短期双向因果反馈效应;但无论以实际产出、物价水平还是进出口总额作为控制变量,资本积累和研发创新之间仅具备长期单向因果联系,从而指明仅以全要素生产率衡量技术进步率的核算方法缺陷,证实了中国依附于资本积累的体现型技术进步的存在合理性。

建筑信息模型技术与低碳绿色建筑评价指标体系的动态融合机制

低碳绿色建筑相关规范涉及不同专业领域,传统方法无整体规划技术与详细实施方法,无法实现对低碳绿色建筑的实施规划与辅助,评价精度低。为此,提出一种建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术与低碳绿色建筑评价指标体系动态融合机制。建立BIM模型,选用专家调查法,通过网络与问卷调查的方式邀请专业研究人员完成对低碳绿色评价指标体系关键程度法赋值,利用数学AHP求出准则层与目标层的权重向量。依据绿色建筑评价标准,把低碳绿色建筑设计方案划分成4个灰类等级,针对不同灰类,计算白化权函数,得到低碳绿色建筑设计方案的综合评价结果,实现低碳绿色建筑评价指标体系建立。将BIM技术与低碳绿色建筑评价指标体系结合在一起,建立动态融合机制。实验结果表明,所提方法评价准确性高,实用性强。

20世纪的管理思想:从理性和非理性的对立走向动态融合

本文在对西方管理的理性主义和非理性主义思潮作出简要的考察的基础上,分析了两种管 理思想产生和发展的社会背景和根源,论证了它们存在的合理性、作用的不可替代性和互补性,指出了两 种管理模式的动态融合是必然趋势。

一种多传感器温度数据动态融合方法

目前,多传感器温度数据融合方法中存在阈值选取过于绝对化和经验化的问题,并且难以动态反映被测对象的真实情况。针对此问题,提出了一种多传感器温度数据动态融合方法,首先运用模糊理论中相关性函数对各传感器支持度进行计算排序,再将支持度较低的数据认定为无效数据予以剔除,最后运用正交基函数神经网络与递推最小二乘法相结合的数据融合方法。在疫苗冷链温度检测中使用该动态融合方法,其均方误差0.0383和误差0.0381优于基于平均值法的均方误差0.1332和方差0.1371,检测精度上升了65%。因此,该方法克服了阈值选取过于绝对化和经验化的缺点,提高了多传感器温度数据的融合精度,从而满足疫苗冷链温度高精度检测的需要。

基于Shearlet变换结合动态融合的遥感图像融合算法

为了解决当前遥感图像融合算法在利用图像低频系数完成信息融合时忽略了系数间的信息差异度,导致融合图像存在块效应以及光谱扭曲的不足,提出了一种基于Shearlet变换结合动态融合规则的遥感图像融合算法。利用HSV变换提取多光谱图像中的亮度分量。并基于Shearlet变换,对多光谱图像中的亮度分量以及全色图像进行分解,获取相应的低频系数与高频系数。再根据低频系数对应的方差特性,建立动态融合规则,完成低频系数的融合。以高频系数对应的平均梯度为依据,完成高频系数的融合。通过Shearlet反变换获取新的亮度分量,将其与初始的色彩分量以及饱和度分量进行HSV反变换,输出融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,方法具有更高的融合质量,输出融合遥感图像保留了更多的细节信息以及更好的光谱信息。

大学生创新创业教育的跨专业动态融合机制研究

分析了大学生创新创业教育跨专业融合中存在的课程设置静态化、师资培养难度大、平台利用率低等问题,提出了大学生创新创业教育跨专业动态融合的必然要求。面向学科竞赛,分析了大学生创新创业教育跨专业融合存在的工程与管理融合、创新创业教育与专业教育融合的矛盾,提出了跨专业动态融合机制构建的三个基本问题,包括以大学生创新创业素质测评为出发点,围绕商业模式开设创新创业教育课程,从构建虚拟教学团队、建设跨专业创新创业教育平台、建立创新创业项目库三个层面组织实施大学生创新创业活动。

课程改革背景下理论与实践教学的动态融合研究——以《仓储管理实务》课程为例

以《仓储管理实务》课程为例,将理论教学内容切分成若干递阶阶段,结合企业实践岗位需求进行动态融合,成为培养高素质技术技能型人才的课程改革项目实证范例。

高职智能控制技术专业校企“动态融合”课程体系构建与实施

校企深度合作是现代职业教育人才培养的重要途径,校企联合共建课程体系,能够有效提高人才培养质量。文章总结了"动态融合"课程体系构建的原则,从课程设置、课程内容确定、课程实施、课程考核评价等方面阐述了课程体系的整体结构;重点说明了专业课赛融通和课证融通的情况;阐述了校企深度合作课程实施的具体形式;系统地介绍了专业多闭环、多周期人才培养质量的评估流程与多主体、多形式、多途径的课程评价方式;总结了校企深度合作的"动态融合"课程体系构建与实施在课程建设、人才培养质量、师资建设等方面取得的显著成效。