基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测

地物目标的物理结构、表面粗糙度或地物目标类型发生了变化,则其后向散射能量一般会发生相应的变化,对应的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)也会发生变化,这将导致合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的亮度和色泽发生变化。提出了一种新的基于RCS曲线特性的SAR图像目标变化检测算法。该算法不同于以往的基于图像域的变化检测算法,从目标的散射特性提取目标的变化信息,避免了不同时相的SAR图像对误配准所带来的错误。并进行了仿真实验,实验结果表明可行。

高校如何以培养目标变化为导向进行课程体系改革

二十一世纪社会经济的发展对人才提出新的要求,促使我国的高等学校在人才培养目标上做相应的调整、转变。目前在培养人才仍以课堂教学为主要形式的情况下,包括课堂教学在内的整个课程体系必然也要随之变化,这样才能实现高校培养社会所需人才的目标和使命。在分析以培养目标转变为导向进行课程体系改革的原因基础上,指出课程体系改革的具体对策。

任务转换和目标变化下的自我加工优势

本研究旨在通过联结学习任务和线索转换任务探讨自我关联刺激在任务转换和目标变化下的加工优势。结果发现:(1)相比于朋友和陌生人,自我更容易学习联结;(2)在线索转换任务中,所有关联刺激均未出现任务转换成本;(3)在目标变化条件下,自我关联刺激的目标结转效率最佳。结果表明自我关联刺激能够调节任务转换成本,并且在目标变化条件下能快速聚焦注意,表现出基于感知的特异性加工优势。

基于俯观相似度的遥感图像变化目标检测

提出了一种基于俯观相似度的光学遥感图像变化目标检测方法。对输入的两幅同一区域不同时段拍摄的光学遥感图像进行配准后,分别进行目标检测,提取出所有感兴趣的目标区域。采用残差网络提取目标的俯观特征,提升了特征的鲁棒性。通过计算目标间的俯观相似度,利用距离判据和相似度判据判断目标是否发生变化,实现变化目标检测。实验结果表明,提出的方法较现有的方法具有更好的性能表现,平均F1可以达到0.837。

基于图像融合与多尺度分割的目标级变化检测

传统的像素级变化检测对辐射校正及阈值选择要求较高,因而在实际应用中受到诸多限制。在分析多尺度分割的基础上,提出了一种目标级的变化检测方法。分别利用粗、细尺度对各时相遥感图像的融合图像进行面向对象分割,以获取不同尺寸的目标区域,构造目标的特征进行向量分析得到差异图,并定义变化信息的强度,再利用多值逻辑理论将粗、细尺度下的检测结果进行决策级融合。实验结果表明,与传统的像素级检测方法相比,该方法受辐射差异影响小,检测精度更高,且检测结果对变化强度的衡量准确,能对应于有一定物理意义的目标变化。

适用于遮挡和目标尺度变化的改进Camshift算法

目前,复杂场景下的目标跟踪仍然是智能视频监控领域的一个难点问题,论文针对遮挡和目标尺度变化这两种复杂场景,提出了一种改进的Camshift算法,该算法采用分块跟踪来处理遮挡问题,同时,考虑到遮挡时不应更新模板,目标尺度变化时应该更新模板,采用自适应模板更新机制来局部更新模板,避免错误的模板更新,最后,引入了对目标尺寸变化具有鲁棒性的几何关系直方图来辅助描述运动目标。实验结果表明,该算法既能很好地适应目标的尺度变化,又具有较好的抗遮挡能力,能够保持良好的跟踪效果。

基于ICA子空间的目标运动变化检测方法

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在子空间图像差分模型的基础上,提出了一种基于ICA子空间的目标运动变化检测方法,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法对图像配准精度要求很高的问题.实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性.

非营利组织的资源依赖模式、目标变化与社会价值:对于非营利管理而言目标变化重要吗?

资源获取是影响非营利组织生存与成功的重要因素。非营利组织不免要受到资助者需求的影响,在高度竞争的环境中也会经历非自愿的目标变动。本文探讨了非营利组织的资源依赖模式(资源依赖性、资源竞争性和资源多样性)、目标变化和社会价值之间的关系。研究表明,财务资源的竞争程度(资源竞争性)与非营利组织的目标变化有正向关系。在资源竞争程度较高的环境中,目标变化对于社会价值的实现具有消极影响。另外,经验研究表明,多元化或均衡的收入结构(高水平的资源多样性)有利于维护非营利组织的社会价值。

基于ICA-R的目标运动变化检测

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference,ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱的问题.实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性.

基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法

根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是:用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。

连续变化目标下基于外部邻域位置学习的粒子群优化算法

为提高粒子群算法在面对连续变化目标的多次求解问题时的收敛速度,提出基于外部邻域位置学习的粒子群算法(IENLPSO)。通过在粒子群算法中加入对外部邻域位置的学习,使下一状态的求解过程更具有目标性。以基准测试函数及IEEE 33节点系统为例进行仿真测试,结果表明,相比于传统粒子群算法,提出的算法在减少迭代次数的同时,进一步提高了算法的求解精度。

浅析财务会计目标定位的变化及改进策略

在我国企业发展中,财务会计目标的合理规划对于企业的发展以及会计行业的发展都有着非常重要的作用。但是当前我国财务会计的发展还存在着比较多的问题,严重阻碍着财务会计的快速发展。本文就对当前财务会计目标的定位变化和改进措施进行分析和研究。

自动目标识别中的图像序列质量评价方法

图像质量评价是自动目标识别(ATR)性能评估中的重要组成部分。传统的评价指标如目标信噪比(SNR)等针对的皆是单幅图像,而对于图像序列质量评价的研究尚属空白。针对该问题,该文首次提出了"帧间目标变化程度"的概念,利用其定量描述图像序列的质量。该指标融合了3部分信息:图像序列中帧间目标区纹理变化的信息,帧间目标大小变化的信息以及帧间目标位置不规律的信息。为验证所提指标的有效性,设计了用于分析"帧间目标变化程度"和ATR算法实际效果关系的实验,实验用样本为真实的目标图像序列。实验结果表明,"帧间目标变化程度"与ATR算法性能具有很强的相关性,基本呈现单调关系,是一种有效的图像序列质量评价标准。

祁连山冰川消融与高空气温变化的关系

利用１９８６年６～９月冰川实地考察资料及酒泉站的高空探测资料， 分析了１９８６年６～９月祁连山冰川消融随高空气温的变化特征和高空气温与河西地区托来河流量之间的关系， 得出两者之间存在较好的相关关系。

1.5℃全球温控目标浅析

《巴黎协定》将努力控制全球温升到2100年不超过工业化前的1.5℃确定为全球温控目标之一。继2℃目标后,1.5℃也被作为应对气候变化的全球温控目标之一。目前科学界对于1.5℃目标的研究还十分有限。已有的科学研究表明,尽管区域差异很大,将全球温升控制在1.5℃范围内地球各系统要承受的气候风险可能要低于2℃。相比于2℃目标,1.5℃目标对全球减缓行动的要求更为严苛。尽管在《巴黎协定》中各缔约方承诺了各自到2030(2025)年的减排目标,但相对于实现1.5℃目标而言仍有很大的差距。多家研究机构的模拟结果表明,如完全执行当前国家自主决定贡献(NDC),到21世纪末全球温升范围为2.2~3.4℃。截至2025年,实现当前NDC的减排承诺后,2℃温升目标下全球仍有467 Gt CO_2(万亿t CO_2当量)的排放空间,1.5℃温升目标下全球仅剩17 Gt CO_2。到2030年,基于NDC的排放已经超过了1.5℃目标的排放量。按当前的路径来看,若想实现将全球温升控制在1.5℃的范围内,全球不仅需要立即行动并采取强有力的减排、脱碳和固碳措施,在2100年前,还必须实现负排放才有可能实现这一目标。尽管当前的科学研究仍存在很大的不确定性,但1.5℃目标已是全球努力应对气候变化的方向,也是开启未来世界低碳可持续发展的重要标志。

基于空间直方图的多目标粒子滤波跟踪

针对复杂场景中多目标跟踪问题,本文给出了目标的出现与消失、遮挡等模型描述,将其统一到粒子滤波的框架下,提出了一种可以处理目标数可变的多目标跟踪算法。对场景中的目标数建立马尔科夫模型,采用转移概率矩阵描述跟踪过程中目标出现、消失的情况;在状态表示中增加辅助变量,明确目标之间可能的遮挡;采用目标空间直方图建立基于唯一性原则的观测似然函数,通过后验概率分布估计目标数及目标状态。实验结果表明,本文算法能有效地处理跟踪过程中的目标数变化、目标遮挡等问题,实现多目标的正确跟踪。

国外目标承诺研究进展

本文在了解国外文献的基础上 ,综合概述了目标承诺的涵义、结构、测量、作用及其影响因素 。

人口老龄化与目标人群社会保障研究——以南通市为例

全面建设小康社会如何解决人口老龄化与社会保障的矛盾,是当今人口、经济社会发展中的热点问题,老年人口高龄化和实行计划生育群众的社会保障又是热点中的难点和重点。通过剖析南通市人口老龄化发展特点、现行社会保障做法和效果、总结经验、明确任务,提出以目标人群基本保障需求为己任,推进老年社会保障多元化和产业化。

基于快速形态滤波和类间方差的弱小目标检测方法

针对地空武器系统背景较为平稳、实时性要求高、目标灰度极性与对比度变化小等特点,提出了一种快速形态滤波和类间方差自适应门限分割相结合的弱小目标检测算法。采用扁平结构元素作为形态滤波结构元素,在水平、垂直两个方向进行开、闭运算。通过对运算结果的处理,解决目标极性反转问题。在膨胀、腐蚀过程中引入最值的权值,对算法进行优化,大大减少了背景抑制处理时间。采用类间方差自动门限分割,使目标提取不受目标与背景对比度变化的影响,从而实现对目标的快速、准确标记。

基于目标迁移的文本分类技术

本文给出了一种基于目标迁移学习的文本分类方法,用于解决在分类目标发生变化时的训练集重复标注和分类模型重复训练的问题。该方法通过引入一个中间类别体系层作为桥接,首先在中间层类别和目标类别之间建立映射关系,分类时将文本分到中间层类别上,然后根据中间层和目标层的映射来确定目标类别。