基于高程选择的SAR景象匹配系统基准图选择准则

景象匹配技术是飞行器自主精确制导的关键技术之一,随着武器系统日益精确化,影响匹配制导精度的基准图选择得到了广泛的关注。在合成孔径雷达侧视成像机理的基础上,讨论了高程起伏对SAR图像的影响,引入了图像高程方差的概念。同时,以图像匹配的准确性、稳定性、可靠性为考察量,讨论了各特征参数对匹配性能的影响。文中对真实星载SAR图像进行匹配试验的结果表明,此准则是有效的。

图像色彩传递中的两种源图选择算法

针对灰度图像上彩问题研究中源图像的选择问题,提出了基于lαβ空间中l通道的分布特征和基于广义纹理块分类特征的两种源图像自动选择算法,算法效果良好,减少了图像色彩传递应用过程的人工干预程度,提高了自动化水平.

一种基于情感语义的色彩传递源图选择算法

针对色彩传递算法,在图像、视频着色过程中,用户人工选择源图像盲目性高、工作量大、自动化程度差的问题,提出一种基于情感语义的色彩传递源图像自动选择算法。利用图像的情感语义,通过提取用户所选情感的颜色特征与图库图像的颜色特征进行相似性比对,自动为用户检索出相应的源图像,为用户选择所需的源图像提供依据。实验结果表明,算法效果良好,提高色彩传递应用过程的自动化水平,减少人工干预的程度。

低频条件下的法拉第斑图选择问题研究

在一定条件下,受到竖直方向周期性驱动力作用的液体自由表面会产生特定的驻波图样,即法拉第斑图.本实验以圆柱形容器中的黄原胶溶液为研究对象,利用模态激振器驱动容器所在的平台,并通过高速摄像机捕获法拉第斑图图样,探究了低频条件下的斑图选择问题.实验结果显示,在一定的参数条件下,在斑图出现的临界点附近有一弱非线性区,这一区域内许多实验现象都可以利用线性振动的理论近似解释.此时形成的斑图往往仅分布于容器的一条直径上,随着驱动力频率的增大,所形成的波腹数目增加,斑图稳定性交替变化.理论分析表明,这一现象是表面驻波色散关系和容器边界条件共同作用的结果.

面向知识图谱问答的查询图选择模型研究

在基于查询图的知识图谱问答系统(KBQA)中,查询图选择旨在实现问句和候选查询图的语义匹配,从中选出最优查询图来生成答案.受限于问句(序列结构)和候选查询图(图结构)表示形式上的不统一,两者在进行语义匹配时经常存在编码结构复杂以及匹配效果差的问题.为了解决上述问题,提出一种基于序列匹配的查询图选择方法.具体地,首先将图结构的查询图转换为序列形式,使得语义匹配从图结构与序列结构的相似计算变成两个序列结构之间的相似计算,提高了匹配效果.在此基础上,通过考虑候选查询图集合的全局信息,提出一种新的查询图排序模型.与已往方法相比,所提方法一方面有效地对问句和查询图之间交互信息进行建模,另一方面引入候选查询图集合的全局信息,提升了查询图选择的性能.实验结果表明,所提方法在WebQuestions和ComplexQuestions两个常用KBQA数据集上的F1值分别达到了55.3和44.4.

新闻摄影在新闻报道中的组图选择及优化策略

新闻摄影相当于是新闻报道的“眼睛”。新闻摄影从视觉角度出发,通过对于不同的组图选择与搭配,为受众群体提供新闻事件的现场情况信息,增强新闻报道的真实性。本文简要阐述了新闻报道中新闻摄影组图选择的具体要求,结合相应的组图选择要求提出了三条组图选择策略。并且,对于我国新闻报道中新闻摄影的应用价值进行了探究,提出了三条新闻报道中的新闻摄影效果优化对策,为我国新闻行业的高质量发展提供一定的参考。

基于子图选择的土种识别——以重庆市璧山区紫色土为例

针对机器视觉野外自然条件下采集土壤图像包含阴影、空洞、缝隙等可能对土种识别产生影响的因素,和土壤图像采集、标记成本高,样本量小的问题,提出一种基于土壤子图选择的土种识别方法。该方法以局部阴影最小化及空间距离最大化为准则,构造最优化模型;并基于最大最小距离算法思想,迭代更新距离矩阵求解优化模型,获得选择子图中心点,构建土壤子图数据集。实验结果显示:土壤子图选择算法构建的数据集在3个不同深度ResNet模型下训练、识别测试,均有较好的训练、识别精度;在土壤子图选择α参数为1、子图尺寸为224时,在浅层网络ResNet-18下能达到最佳测试结果,训练的网络模型在验证集识别准确率为92.48%,测试集识别准确率为92.95%,相较于土壤原图数据集的最佳土种识别结果提升46.65%;利用最小外接矩阵能加速相较于不使用加速,子图选择算法提升运算速度38.88%。基于子图选择的土种识别大幅度提升了土种识别准确率,证明算法是有效的。

卷积神经网络与人工水母搜索的图特征选择方法

目前,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型在处理图像数据时分类效果较差,人工水母搜索(Artificial Jellyfish Search,AJS)算法收敛速度慢,迭代次数多,特征选择的效果不理想.针对上述问题,提出一种基于CNN和AJS的图特征选择方法 .首先,使用CNN来提取特征,将生成的特征图进行图嵌入降维,再使用AJS算法进行特征选择,把得到的特征输入分类器,进行模型训练和评估;然后,在图嵌入阶段,将特征图进行随机游走,并通过添加特征权重计算节点的游走概率来增强权重大的节点的游走概率,提高分类精度;最后,在AJS算法中引入余弦公式对人工水母的位置进行更新,充分考虑特征向量之间的相似性,提高算法的收敛速度并减少迭代次数.在10个基准函数上进行实验,结果表明改进的AJS算法具有较好的优化性能.在四个数据集上,将提出的算法与其他算法进行对比实验,实验结果表明,提出的算法能提高分类精度,减少迭代次数.

反舰导弹扩展选择图搜捕方式探讨

通过对扩展选择图概念、应用现状分析 ,找出了扩展选择图的实质和作用。具体分析了影响扩展选择图在导弹搜捕技术中应用的因素 ,并指出了扩大扩展选择图的几种措施 ,为反舰导弹扩展选择图搜捕选择技术的发展提供有力的依据。

基于MapObjects的快速图素选择算法

讨论了在基于GIS构件MapObjects的地理信息系统中,实现某些较复杂的图素选择方式遇到的困难,分析了造成困难的原因在于MapObjects的接口单一和过分封装.提出了通过派生、重载和加入辅助数据结构的方法解决该问题,弥补MapObjects的不足.在使用该方法时,针对MapObject本身接口单一导致的图素选择速度过慢的问题,提出了快速的图素选择算法,时间复杂度由O(m×n)降为O(m+n).经实验验证,效率提高极为明显.

论“人格结构与选择”图型理论及其知识系统建构

至今,仍存在"现实的完整人"的学科知识空缺。以往的各个学科均未将"现实的完整人"列为研究对象,也未给出完整的理论解释。这造成了人的知识空疏化、人性假设的随意性、以文化压抑人的主体性和人类学被边缘化。要解读"现实的完整人",首先必须掌握科学的方法,即实现由本体思维到实践思维的超越,由种思维到类思维的超越,由形式逻辑到辩证逻辑的超越。其次,必须解读人的生命本质和生命本体,从本质上看人是实践的主体,从本体(存在)上看人是结构与选择的主体。再次,必须具体解读人格的基本结构及行为选择机制。人格由"三级结构八种力量"构成,"三级结构"指人格需要力、人格判断力、人格行为选择,"八种力量"包括生存需要力、归属需要力、价值需要力(发展需要力)、思想道德力、智慧力、意志力、反省力和人格行为选择。"人格结构与选择"图型理论具有填补学科知识空缺和为人文社会科学提供完整的人性前提等重要学术价值和意义。

“人格结构与选择”图型理论及其价值——兼论“主体人类学”对具体的“完整人”学科知识空缺的填补

至今,没有学科将具体的"完整人"列为研究对象,造成具体的"完整人"学科知识空缺和人的形象"支离破碎",危害很大。科学地解读具体的"完整人"已是人类学界的一个责无旁贷的历史性课题。在这个问题上的系统研究,可以得到如下发现:"人格结构与选择"图型理论──"主体─人"的生命本质("实践的主体")和生命本体("结构与选择");人格的"三级结构八种力量"及其行为选择机制;人类人格结构的形成历程和个体人格结构的成长历程。这种研究表明,"人格结构与选择"图型理论对于人类认识自己和掌握自己的命运,为人文社会科学提供正确的人性前提,人类学实现"由边缘到核心"的转变等,具有重要的价值和意义。

运用“数理结合”解答图象选择题

物理图象选择题之所以在中考中成为难题，其原因不仅在于其考查的一般为重点、难点知识，更因为用图象表述是学生理解知识上的薄弱环节，许多学生不善于分析图象与物理过程的对应关系，不善于自觉做到“数理结合”。因此，这方面的训练和能力培养尤为重要。下面举例加以分析。

HFC类冷媒用毛细管选择示图的制作

关于对毛细管的选择,根据ASHRAE手册中给出的一些相关推荐,并通过绝热毛细管以及毛细管/吸气通路热交换器,我们制作了针对HFC冷媒(R134a,R410A与R404A)的评价表。本文就该评价表的制作方法以及如何在特殊条件下利用这张评价表确定毛细管的管径与长度进行介绍。

高维t分布场合下图模型的贝叶斯估计

文章利用自适应Lasso估计的贝叶斯解释,构造了惩罚函数的分层贝叶斯先验模型,从而给出了t分布场合下的精确矩阵诸参数估计的分层贝叶斯模型,得到了精确矩阵自适应惩罚下的贝叶斯Lasso估计。随机模拟结果表明,该模型适用于高斯分布场合下精确矩阵的估计,而且在污染数据和错误假定模型的情况下,都有较好的表现。

实现基于RTCP协议的参考图象法的探讨

目前视频图象在 IP分组网中的传输正被日益广泛地应用 (如 :视频电话、视频会议 ) .但是 ,由于 IP分组网固有的特点 ,致使 IP分组包丢失的现象不可避免 ,并极大地影响了视频传输的服务质量 .由于参考图象选择法RPS(Reference Picture Selection)是一种较好的视频图象差错复原的方法 ,因此 ,为了改善因分组包丢失而对视频传输带来的质量下降问题 ,利用 RTCP协议提供反馈信息和利用参考图象选择法进行视频图象复原 ,实现了一种在 IP分组网中进行视频传输的差错控制机制 .实践证明 ,通过这种方法不仅可减小因分组包丢失而对视频图象信息带来的损害 ,而且可提高视频图象的传输质量 ,此方法适用于基于分组网的视频传输系统 .

基于坐标映射及多重图划分的图相似查询研究

图相似查询是图数据库资源管理最重要的操作之一。目前的相似性查询算法几乎都是采用对整个图数据库进行过滤得到候选集的方式,没有考虑在实际图数据库中各数据图规模之间存在着一定的差距,没有必要对整个图数据库进行计算。因此,提出了一种基于坐标映射的批量处理方式,从规模上对数据图进行剔除,使得后续需要计算的数据图数量大大减少。同时给出了一个参数化的、基于选择性划分的GED下界,使得图划分方式具有约束性,而不是随机的,并在此基础上给出了一个多层索引结构,用于GED下限交叉检查。模拟实验结果表明,所提出的处理方法在通过坐标映射来尽量缩减计算时间的同时,较好地提升了过滤精度,甚至能在过滤阶段就得到相似查询的结果。

基于GMM-Ada-LASSO模型的高维过程统计质量监控方法

针对高维数据往往不服从正态分布导致统计监控模型识别精度低、监控效率差的问题,文章提出一种基于高斯混合模型的变量选择控制图方法。首先,利用高斯混合模型将高维过程分解成若干个服从正态分布的子分布;然后,运用Adaptive LASSO算法识别潜在异常变量;最后,构建多元EWMA控制图实现高维过程统计质量监控。通过仿真实验,在六种不同情形下对所提方法的监控性能进行测试。结果表明,与传统MEW⁃MA和VS-MEWMA控制图相比,所提监控方法对非正态数据具有较强的稳健性,对高维过程具有良好的监控性能。