3D-BSNet:双边特征和相似度量的点云实例分割网络

针对现有的三维分割方法在挖掘点云特征时,会忽略几何特征有效利用的问题,提出双边特征和相似度量的点云实例分割网络3D-BSNet(3D-bilateral feature and similarity measure network)。该网络主要由双边特征学习和轻量级相似度量两部分组成。首先提出一种包含基于子流形稀疏卷积的3D-UNet和多层感知机的双边特征提取模块,用于提取经过体素化处理的点云数据的语义特征和几何特征;然后设计一种结合通道维度和空间维度的双边注意力机制,用于减少双边特征聚合过程中产生的信息损失;最后开发一种轻量级相似度量模块,获取高维嵌入特征空间中邻近点云之间的相似性,并生成细粒度实例分割结果。实验表明,3D-BSNet在S3DIS和Scannet(v2)数据集上的多指标综合表现优越,其中在Scannet(v2)上的平均精确率比SSTNet提高了3.3%,有效提高了室内场景三维实例分割的精度。

双边特征聚合与注意力机制点云语义分割

机器视觉是环境感知的重要手段之一,是自动驾驶、机器人、工业检测等领域的研究热点,而点云数据的精细分析是其中的一项关键技术。针对大尺度真实场景点云数据分割精度低的问题,提出了一种适用于点云数据语义分割的网络结构。首先,构建了一个双边特征聚合结构,通过分别处理点云的几何信息和语义信息,达到充分利用点云特征信息的目的。其次,使用近邻特征的高维空间相关性计算点与点之间的相互作用,进行局部邻域的上下文信息增强。提出了一种混合池化结构代替最大值池化,减少信息损失,使用横向跨层池化连接来增强特征多样性。最后,引入注意力机制提取全局特征,滤除尺度噪声,增强特征在空间上的表现力。实验结果表明,该方法在大尺度真实场景点云数据集S3DIS上的平均交并比为68.2%,平均准确率为80.7%,比PointNet提高了20.6%和14.5%,客观指标优于已有的代表性方法。

综合能源系统分析——从数值到解析(二):热网解析法

供热系统是综合能源系统的重要组成部分。作为系列论文的第2篇,该文以质调节供热系统为研究对象,在一定假设条件下建立其偏微分-代数方程形式的数学模型,并推导了该模型的解析解。首先,将由一阶线性双曲线偏微分方程描述的管道模型转化为初值问题和边值问题的交集;基于此,提出一种双边特征线法用于推导管道模型的解析式,并对解析式进行理论验证;最后,根据温度传输路径的划分,将解析解从单一支路推广至网络,建立热网的源-荷二端口模型。算例分析表明,热网解析法可以有效降低分析复杂度,相较于传统的差分方法具有明显的精度和效率优势。

面向非平衡文本情感分类的TSF特征选择方法

非平衡数据中样本数量的不平衡分布往往伴随着特征分布的不平衡,在多数类文本中经常出现的特征,在少数类中却很少出现。针对非平衡数据特征分布的特点,提出了一种新的双边fisher特征选择算法TSF。该方法通过显式地组合正相关和负相关特征,缓解了特征层面的非平衡性,较好地表示了文本的信息。TSF方法在图书评论和COAE2014微博非平衡数据上进行实验,结果验证了该方法是可行的。

定子电流信号中的齿轮故障过调制特征及二次幅值解调分析

针对电动机定子电流信号中齿轮故障调制成分复杂、故障特征不易识别问题,首先从全局域双边频谱分析入手,分析定子电流信号中的齿轮故障过调制及双重调制现象的成因及规律,提出一种二次幅值解调分析的齿轮故障特征提取方法。根据Hertz接触冲击理论推导齿轮表面局部故障时的激励力矩变化函数,以此建立电动机驱动齿轮副系统的计算机仿真模型,并搭建齿轮故障模拟试验装置。利用仿真和试验分析方法重现定子电流信号中的过调制特征,并验证二次幅值解调包络谱分析方法的有效性。结果表明,该方法可以有效剔除电源及齿轮啮合频率调制成分,消除过调制现象产生的频率混叠误差,得到的齿轮故障频率成分更加准确与清晰,其谐波幅值分布符合一般的齿轮故障特征分布规律。

一种基于DIC测量帧间大压缩变形的方法

为解决DIC测量帧间大压缩变形时出现的退相关现象,提出一种基于双边特征匹配的DIC全场测量方法。首先,对匹配图像进行网格分割,快速提取ORB特征;然后,采用双边特征匹配,剔除错误匹配;最后,独立估计每个感兴趣点的变形参数,为IC-GN算法提供初值,迭代获得最终结果。通过仿真和实际实验验证了该方法的性能。结果表明,该方法适用于测量帧间大压缩变形,并且在测量其它帧间大变形方面具有广阔的应用前景。

混合语音段特征双边式优选算法用于帕金森病分类研究

近年来,已有研究证明基于语音数据可实现帕金森病(PD)的诊断,但是目前相关研究主要集中在特征提取及分类器设计等方面,对于样本优选方面考虑不足。本课题组前期研究结果表明,样本优选可有效改进分类准确性,但是样本和语音的相关关系至今还未能深入研究。因此,本文提出了基于相关特征加权和多核学习算法,同时对语音段和特征进行优选,用于发现语音段和特征的协同效应,从而达到提升PD分类准确性的目的。实验结果表明,本文算法针对受试者的分类准确率达到了82.5%,较已有文献算法提高了30.5%。此外,本文算法还挖掘出了语音段和特征的协同效应,对语音标记物提取有一定参考价值。

中国区域间贸易成本:测度与分解

研究目标:中国区域间贸易成本测度及其分解。研究方法:选取1997年、2002年和2007年中国区域间投入产出表测量和分解。研究发现:中国总体区域间贸易成本呈现先上升后下降的态势;中国的国内贸易成本始终小于国际贸易成本,东北区域和贸易程度相对较低的建筑业、服务业、农业等行业的贸易成本较高;区域间贸易成本分解发现距离较远的区域间贸易成本较高,"邻近偏好"明显;经济增长极则表现出显著的"腹地偏好",即与其经济腹地间贸易成本较低;而东部沿海的"后来居上"主要来源于沿海之间存在的"区域分割"。研究创新:中国区域间贸易成本的演进及其双边特征。研究价值:为促进区域合作、产业升级提供参考。

EXACT CONTROLLABILITY FOR FIRST ORDER QUASILINEAR HYPERBOLIC SYSTEMS WITH ZERO EIGENVALUES

For a class of mixed initial-boundary value problem for general quasilinear hyperbolic sys-tems with zero eigenvalues, the authors establish the local exact controllability with boundary controls acting on one end or on two ends and internai controls acting on a part of equations in the system.