双通道深度图像先验降噪模型

相对于采用固定网络参数值的有监督深度降噪模型而言,无监督的深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型更具灵活性和实用性.然而,DIP模型的降噪效果远低于有监督降噪模型(尤其是在处理人工合成噪声图像时).为进一步提升DIP降噪模型的降噪效果,本文提出了双通道深度图像先验降噪模型.该降噪模型由噪声图像预处理、在线迭代训练和图像融合3个模块组成.首先,利用BM3D和FFDNet两种经典降噪方法对给定的噪声图像进行预处理,得到2张初步降噪图像,然后,将原DIP单通道逼近目标图像架构拓展为双通道工作模式.其中,第一通道以FFDNet初步降噪图像和噪声图像为双目标图像,第二通道则以BM3D预处理图像和噪声图像为双目标图像.在此基础上,按照标准的DIP在线训练方式让DIP网络输出图像在两个通道上分别逼近各自的目标图像,同时依据基于边缘能量定义的伪有参考图像质量评价值适时终止迭代过程,从而获得2张中间生成图像.最后,使用结构化图块分解融合算法将两张中间生成图像融合并作为最终的降噪后图像.实验数据表明,在合成噪声图像上,本文提出的双通道深度图像先验降噪模型在各个噪声水平上显著优于原DIP及其他无监督降噪模型(提升了约2.2 dB),甚至逼近和超过了新近提出的主流有监督降噪模型,这充分表明了本文提出的改进策略的有效性;在真实噪声图像上,本文提出的降噪模型优于排名第二的对比降噪方法约2 dB,展现出其在实际应用场景下独有的优势.

一测多评法测定法制半夏曲中11种成分含量及其GRA、EW-TOPSIS质量评价

目的采用一测多评(QAMS)法同时测定法制半夏曲中肌苷、鸟苷、腺苷等11种成分含量,并建立其灰色关联度分析(GRA)联合熵权逼近理想解排序分析法(EW-TOPSIS)综合质量评价方法。方法采用Shimadzu C 18色谱柱;乙腈-0.5%醋酸为流动相,梯度洗脱,流速1.0 mL·min-1;检测波长254和290 nm。以对甲氧基肉桂酸乙酯为内参比物质,计算其他10个成分的相对校正因子(RCF),测定各成分含量。采用GRA联合EW-TOPSIS模型对法制半夏曲进行综合质量评价。结果法制半夏曲中11种成分在一定浓度范围内线性关系良好,相关系数均>0.999;平均加样回收率96.94%~100.12%(RSD<2.0%,n=9);QAMS与外标法(ESM)实测值无明显差异。GRA模型相对关联度0.2903~0.6187,EW-TOPSIS模型相对接近度0.2114~0.6343;GRA和EW-TOPSIS模型综合评价结果基本一致。结论QAMS法便捷、准确,可用于法制半夏曲多指标成分定量控制,GRA联合EW-TOPSIS模型可用于法制半夏曲综合质量评价。

逼近误差有界的相容性高阶网格生成

文中提出了一种构造逼近误差有界的高质量相容性高阶网格的方法。给定两个定向的、拓扑同构的三角形网格和一组稀疏的对应点,此方法包含两个步骤:(1)生成满足误差有界的相容性高阶网格;(2)在确保逼近误差总是有界的前提下,降低网格的几何复杂度,并在该过程中通过优化控制顶点来降低相容性网格之间的扭曲以及与原始网格之间的几何近似误差。第一步先生成满足误差有界的相容性线性网格,然后升阶为高阶网格。第二步通过迭代地执行基于边长的重新网格化和增加相容性目标边长场,有效地降低了网格几何复杂度。从切空间的角度,推导出了3DBézier三角形之间映射的雅可比矩阵,从而可以有效地优化扭曲能量。通过对扭曲能量和几何近似误差能量的优化,有效地降低了相容性网格之间的扭曲以及相容性网格与原始网格之间的几何近似误差。通过大量实验,证明了此方法对于构造误差有界的高质量相容性高阶网格的有效性和实用性。

一个复杂度为max（O（｜C｜｜U｜），O（｜C^2｜U／C｜））的快速属性约简算法

以基数排序的思想设计了一个新的求U/C的算法,其时间复杂度被降为O(|C||U|).经研究发现,以近似质量作为启发信息并非十分理想,故以快速缩小搜索空间为目的设计了一个新的较为合理的度量属性重要性的计算公式,并给出了该公式的递归计算公式.计算该公式的算法复杂度被降低到O(|C-P||U′-UP′|).用新公式作为启发信息,设计了一个时间复杂度为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|))的快速属性约简算法,并用一个实例说明了算法.实验结果表明新算法不仅具有高效性而且能处理大型决策表.

信息表属性约简新方法

在研究区分能力大小的基础上建立一个用于指导信息表的绝对属性约简的粗糙集模型,研究区分能力和分类能力之间的关系,提出决策依赖区分精度概念,为指导决策表的相对属性约简提供了一个新的判据。给出区分精度、近似精度和决策依赖区分精度在属性约简过程中相互关系的研究结论,通过一组对比实验说明决策依赖区分精度比近似精度对分类能力的描述更细致客观。

数据清洗及其一般性系统框架

数据清洗是提高数据质量的重要手段之一。从数据产品与传统的有形产品、软件产品相类比的视角,研究数据清洗及其系统框架。数据清洗是数据质量研究的起点,从数据质量发展的角度明确数据清洗的地位和作用,并将其类比为其他产品形式的故障诊断与维修。对数据清洗做了10点说明,进一步澄清了其基本内涵;将数据清洗与数据集成进行了比较分析,指出二者是同等的数据质量概念。提出了数据清洗的一般性系统框架,其由准备、检测、定位、修正、验证5部分组成,允许在多处停止以完成不同的数据清洗任务,是一个柔性的、可扩展的、交互性好的、松耦合的框架。

煤工业分析指标与测井参数的相关性及其模型

以河南新郑矿区赵家寨井田为依托,通过试验和统计分析,建立了煤的工业分析指标与测井参数的相关关系及模型,揭示了煤质测井响应机制。研究结果表明,煤的工业分析指标与其测井参数之间存在明显的相关性,表现为:原煤水分含量与密度和视电阻率之间呈负相关关系,与自然电位和自然伽马呈正相关关系;灰分与密度和自然伽马以及自然电位呈正相关关系,与视电阻率呈负相关关系;原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关关系,挥发分与自然电位和自然伽马呈正相关关系。研究结果还显示,煤质指标与测井参数之间的相关性是由煤中有机质和无机质含量、性质和结构以及煤化作用等因素所决定的。分别建立了用测井曲线预测原煤工业分析指标的多元统计模型,在煤炭与煤层气勘探开发中,可以用测井曲线预测原煤工业分析指标。

区域空气质量监测网络优化布点方法研究

通过分析区域空气质量监测网络(RAQMN)优化布点的各种限制因素,利用空气质量模型模拟数据构建综合评价浓度,建立以最大贴近度为优化目标,以建设成本、地形、行政区域、人口布局和空间覆盖率等为约束条件的RAQMN优化布点方法.以珠江三角洲为案例背景,利用此方法分析了考虑常规污染物(SO2、NO2和PM10)、区域特征污染物(O3和PM2.5)和同时考虑包括常规、区域特征污染物等多种污染物组合3种情景下的RAQMN的优化布点.结果表明,该方法能够成功地应用于RAQMN的优化选址.与仅考虑常规污染物和仅考虑区域特征污染物的优化结果相比,同时考虑多种污染物优化结果的空间代表性更好,更能满足RAQMN的监测目标与优化布点的要求.

一种基于Rough集理论的数据过滤方法

Rough集 (粗集 )理论是一种处理不确定或模糊知识的重要工具 .在对 Rough集理论进行深入研究的基础上 ,提出了一种基于 Rough集理论的数据过滤算法 .该算法的基本思想是基于 P-确定的等价类的合并 ,算法直观 ,计算简便 .理论和实验表明 ,该算法能够减低信息系统中信息的粒度 ,在保持规则近似质量不变的前提下 ,有效地提高规则的统计意义和预测强度 .

频域统计性属性组合提取品质因子Q

本文提出了统计性属性组合法提取地层品质因子的方法。通过研究频域振幅衰减规律,对指数衰减项取泰勒近似展开式,基于频域统计属性组合提出N阶近似式计算Q值的新方法,并对常规的Q值估算方法进行了对比分析。模型试算结果表明,一阶近似式存在一定误差,二阶近似式精度较高。在误差因素分析的基础上,提出应用多次区间拟合式提高Q值精度。由于统计特性的稳定性,依据属性组合提取Q值方法具有较高的稳定性。进一步研究发现,质心频率法是一阶属性组合式的近似。

确定河流水质参数的抛物方程近似拟和法

提出了一种新的分析瞬时投放示踪剂条件下的一维河流水团示踪试验数据,进而确定河流水质参数的方法.该方法利用抛物方程拟和t1/2c t曲线的峰部区域,推导出利用曲线上3点坐标值计算该抛物方程的极大值和对应时间的公式,利用该时间公式建立计算河流断面平均流速的公式.在此基础上,对浓度时间数据进行转换,推导出计算河流纵向弥散系数和综合排放参数的计算公式.理论推导和算例表明,抛物方程近似拟和法具有对试验数据组数的要求不高、计算过程比较简单和同时能够计算3个水质参数等优点.

一种基于粗集的协同过滤算法

针对协同过滤中的数据稀疏问题,提出了一种基于粗集的协同过滤算法.首先通过自动填补空缺评分降低数据稀疏性;然后采用分类近似质量计算用户间的相似性形成最近邻居,产生推荐预测.实验结果表明,该算法有效地解决了数据稀疏问题,提高了推荐的质量.

数据完整性的评估方法

随着信息技术的发展,数据的规模正在高速增长,数据中普遍存在质量问题.针对海量关系数据中普遍存在的数据不完整现象,研究了关系数据完整性度量问题.针对数据的完整性计算问题,提出了数据完整性计算模型,以及精确算法和基于均匀抽样的近似算法.理论分析证明了近似算法可以达到任意的精度要求,可以高效地对数据完整性进行计算.通过在DBLP数据上的实验验证了算法的有效性和高效性.

电力信号短时扰动的检测及自动分类

针对电力短时扰动信号具有非平稳、突发性的特点,应用小波变换的多分辨率分析特性检测扰动信号的特征参量,依据IEEE制定的短时电能质量扰动标准,提出了一种逐次逼近型的快速分类法。利用小波变换对扰动信号的奇异点进行检测,发现通过对扰动信号奇异点的检测可以准确地定位短时扰动的起始时刻、持续时间和扰动幅度。提出的逐次逼近型分类法,用一组8位二进制数逼近扰动的持续时间和扰动幅度两个参数,不仅可以将短时扰动信号按照IEEE制定的标准进行准确分类,而且还可以大大减少分类过程中的计算量,充分满足了电力信号监测的实时性要求。

基于粗糙集理论的决策树分类方法

决策树是数据挖掘中常用的分类方法。本文提出了基于粗糙集的决策树方法,利用粗糙集近似精确度来选择决策树的根节点,分支由分类产生。该方法计算简单,易于理解。本文还提出用悲观剪枝法简化决策树,提高决策树的预测与分类能力。实例说明了本文方法均简单有效。

模糊数学法在河流水质综合评价中的应用

在综合分析国内外水质现状综合评价方法后,本文运用模糊数学的原理,对河流水质进行综合评价,并对两条河流的水质进行了实地监测和调查,证实这一评价方法对正确评估河流水质有积极的实用意义.

模拟水质突跃问题的三种二阶高性能格式

在有限体积法和黎曼近似解理论框架下建立三种二阶TVD格式(TotalVariationDiminishingScheme全变差消减格式)。通过理想条件下方形浓度场在均匀流场中的输移这一算例,分析了在水质间断情况下三种格式的计算精度。与一阶逆风格式的计算结果进行了比较,结果表明,所建的三种二阶TVDS格式的计算精度显著高于一阶逆风格式,与理论值吻合较好,说明所建三种格式适用于水质突跃(包括水质间断)情况的水质预测。

水质Fuzzy贴近度评价法的理论与模型

本文提出一种水质Ｆｕｚｚｙ贴近度评价模型，并对单项隶属度的确定方法以及加权问题作了若干新的探讨。

用于综合评判的一种权重计算方法

在综合评判和决策过程中,属性权重的确定是其中一个重要环节。由于常用方法存在诸多缺点,为此根据信息具有粒度的思想,基于粗糙集两个近似精度来科学定义属性的重要性,并将之作为综合评判中的客观权重。此外考虑到客观经验因素,将客观权值和主观权重相结合,最后得到有利于正确评价和决策的综合权重。流型识别仿真试验结果表明:文章提出的权重计算方法较为完备,其应用效果优于其它权重计算方法。

可调节模糊粗糙集:模型与属性约简

模糊粗糙集是经典粗糙集为适应实际应用需求所进行的拓展,然而目前很多的模糊粗糙集模型都仅仅使用多个二元关系的简单融合方式,不具备调节功能。为解决这一问题,使用参数化的二元算子,提出了一种可调节的模糊粗糙集模型。在此基础上,将近似质量作为度量标准,使用启发式算法来求解可调节模糊粗糙集的约简。最后对可调节模糊粗糙集的近似质量和约简与强模糊粗糙集、弱模糊粗糙集的结果进行了比较分析。实验结果表明,可调节模糊粗糙集通过使用不同的参数,具有很好的调节作用,是强模糊粗糙集和弱模糊粗糙集的一种泛化形式。