MSC-YOLO:Improved YOLOv7 Based on Multi-Scale Spatial Context for Small Object Detection in UAV-View

Accurately identifying small objects in high-resolution aerial images presents a complex and crucial task in thefield of small object detection on unmanned aerial vehicles(UAVs).This task is challenging due to variations inUAV flight altitude,differences in object scales,as well as factors like flight speed and motion blur.To enhancethe detection efficacy of small targets in drone aerial imagery,we propose an enhanced You Only Look Onceversion 7(YOLOv7)algorithm based on multi-scale spatial context.We build the MSC-YOLO model,whichincorporates an additional prediction head,denoted as P2,to improve adaptability for small objects.We replaceconventional downsampling with a Spatial-to-Depth Convolutional Combination(CSPDC)module to mitigatethe loss of intricate feature details related to small objects.Furthermore,we propose a Spatial Context Pyramidwith Multi-Scale Attention(SCPMA)module,which captures spatial and channel-dependent features of smalltargets acrossmultiple scales.This module enhances the perception of spatial contextual features and the utilizationof multiscale feature information.On the Visdrone2023 and UAVDT datasets,MSC-YOLO achieves remarkableresults,outperforming the baseline method YOLOv7 by 3.0%in terms ofmean average precision(mAP).The MSCYOLOalgorithm proposed in this paper has demonstrated satisfactory performance in detecting small targets inUAV aerial photography,providing strong support for practical applications.

Neighbourhood systems based attribute reduction in formal decision contexts

Attribute reduction of formal decision context mainly uses the relationship between two concept lattices generated by the condition and decision attributes to remove redundant condition attributes.By using decision attributes to observe the covering of objects,this study defines two types of consistent sets and reducts in a consistent formal decision context based on neighbourhood systems.Four types of reductions in inconsistent formal decision contexts are also studied.The methods to calculate all types of reductions are formulated by discernibility matrix.Finally,an approach to obtain the decision rules in consistent formal decision context is proposed.

属性偏序形式结构的数学形式化

属性偏序形式结构,作为一种基于人类认知原理和粒计算思想的知识发现和知识表示新理论,目前已有广泛的应用,但其理论基础缺乏抽象化数学化,这势必影响该理论的系统发展。针对上述问题,研究了属性偏序形式结构的数学形式化描述问题。首先,基于粒计算的思想提出了知识表示的形式化框架。在此基础上,通过定义对象集合的覆盖和最简覆盖,给出属性偏序形式结构的粒和粒群的概念,进而通过对粒衍生出粒群的充要条件的讨论,给出了属性偏序形式结构中的知识结构,从而完成属性偏序形式结构的数学形式化描述。最后,通过具体实例展示了利用数学形式化描述构造属性偏序形式结构的过程,并揭示了该过程所体现的人类认知规律。

单边区间集模糊半概念的知识表示及提取方法

为了使“区间”形式加以表述的不确定信息的提取具有侧重性,需提取出对象(属性)集对应的属性(对象)区间集。本文在模糊形式背景中,通过引入2个阈值,将单边区间集与经典半概念结合,提取出属性(对象)集对应的对象(属性)区间集,从而提出区间集外延–集合内涵(集合外延–区间集内涵)(interval set extent-set intent(set extent-interval set intent),ISE-SI(SE-ISI))型单边区间集模糊半概念。全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念构成格,并给出基于格搜寻全体ISE-SI(SE-ISI)型单边区间集模糊半概念的算法。通过与已有成果对比,显示出这2种知识表示形式的多方优势。本文所得结果在知识表示及提取方法上具有适用范围广、实际应用强等优点。

形式背景上近似推理生成决策蕴涵研究

基于形式背景获取决策蕴涵、概念规则等知识是数据分析、机器学习的重要研究内容之一.首先,利用属性逻辑语义对决策蕴涵的特性进行刻画.其次,在经典二值逻辑框架下分析决策蕴涵、概念规则的基于全蕴涵三I推理思想及分离规则(Modus ponens,MP)和逆分离规则(Modus tonens,MT)的近似推理模式的特征,证明决策蕴涵的MP、MT近似推理结论是决策蕴涵,概念规则的MP、MT近似推理结论是概念规则等结论.引进属性逻辑公式的伪距离,在属性逻辑伪距离空间中分析推理对象范围参数变化对决策蕴涵MP、MT近似推理结论的影响.最后,提出若干通过MP、MT近似推理生成决策蕴涵、概念规则及拟决策蕴涵的模式和方法,数值实验验证了所提方法的有效性.

决策形式背景基于OE-协调性的属性约简

属性约简作为形式概念分析中非常重要的一个研究分支,在三支概念分析中也同样重要。基于对象导出三支概念格,提出了保持决策形式背景OE-协调性的属性约简理论,丰富了三支概念分析的约简理论。首先,定义了决策形式背景的OE-协调集和OE-约简,并将属性按其特征分为3类。其次,指出OE-约简的本质就是极小OE-协调集,给出了OE-协调集的几个判定定理,通过研究OE-协调集的充要条件,获取OE-约简的判定定理。最后,给出OE-差别矩阵和OE-差别函数的定义,并给出了利用OE-差别矩阵和OE-差别函数计算OE-约简的方法。

基于待选集的三元概念构造方法

三元概念分析作为形式概念分析理论的扩展,是一种分析三维数据的理论.获取三元概念是三元概念分析理论的重要问题之一,文中提出基于待选集的三元概念构造方法.首先,定义正则三元背景和净化三元背景,研究这两种三元背景的性质,证明三元背景诱导的形式背景的所有形式概念的外延集包含三元背景所有三元概念的外延集.然后,定义外延待选集,给出利用外延待选集构造三元概念的方法,加快获取三元概念的速度.进一步,证明依据该构造方法获取三元概念的可行性和完备性,同时将该构造方法推广到三元背景诱导的另两种形式背景上.最后,给出基于待选集的三元概念构造算法,并通过实验验证文中算法性能较优.

不完备形式背景的三支近似概念约简

不完备形式背景是形式概念分析中常见的数据表现形式,它可以反映对象和属性间的“具有”,“不具有”和“不确定是否具有”三种不同关系.本文在概念约简的框架下,从对象三支近似概念和属性三支近似概念两个角度出发,提出了不完备形式背景的三支近似概念约简理论;进一步通过定义三支近似代表概念矩阵以及三支近似代表概念函数,给出了求解不完备形式背景所有三支近似概念约简的方法.

基于逻辑视角的不完备形式背景上知识相容表示与推理

形式背景中的信息不完备引起了知识的不相容性,即蕴涵在不完备形式背景的任一完备化形式背景不能同时成立。逻辑描述是从语义上进行知识表示、语构上制定语义协调推理规则的方法论。首先,从逻辑角度研究不完备数据上的知识相容语义表示,通过定义不完备实例刻画知识的合理性和相容性,并构造最紧致的相容集(相容规范基)。其次,语构上制定具有语义合理性、相容性和完备性的推理规则,从而避免知识推理过程中产生不相容知识和无效知识。最后,将逻辑研究结果运用在不完备形式背景上,引入两类蕴涵形式:↓↓-型蕴涵和↑↑-型蕴涵。这两类蕴涵兼具相容性且相对于可接受性蕴涵尺度更加严格,构造这两类蕴涵的相容规范基并验证其完备性和无冗余性。

基于背景间运算的部分已知概念构造

概念是利用形式概念分析进行知识获取的基础。在不完备形式背景中,为了表达“一定具有”以及“可能具有”的关系,概念的外延或内涵通常以区间集的形式表达,称这样的概念为部分已知概念。由部分已知概念的定义可知,其本质与不完备背景的最小和最大完备化有关,因而考虑对最小和最大完备化背景进行运算来寻找部分已知概念。通过将不完备形式背景的最小完备化与最大完备化分别进行并置和叠置构造两个新背景,其概念格分别同构于SE-ISI概念格和ISE-SI概念格,从而提出了构建SE-ISI概念格和ISE-SI概念格的新方法。对于ISE-ISI概念,使用不完备形式背景的最小与最大完备化的直和运算构造了新的形式背景,基于此背景提出了寻找ISE-ISI概念的方法。

一般决策形式背景的属性约简

决策形式背景是形式背景的重要扩展。属性约简是决策形式背景领域研究的热点问题。由现实数据所构建的决策形式背景通常是不一致的,文中面向实际应用,研究一般决策形式背景的广义属性约简方法。定义了一般决策形式背景的广义属性约简,并基于辨识函数给出了计算所有约简的算法。该算法具有良好的通用性,可应用于一致和不一致的决策形式背景。

基于信息粒的不协调决策形式背景的分布约简

粒计算和知识约简是知识发现和数据挖掘的两个重要课题。基于信息粒研究不协调决策形式背景的属性约简的定义和方法。首先,利用对象概念的内涵定义对象集上的拟序关系,并研究其相关性质。然后,利用拟序类定义分布函数和最大部分函数,进而提出不协调决策形式背景的(最大)分布协调集和(最大)分布约简的定义。最后,定义不协调决策形式背景的(最大)分布辨识矩阵及(最大)分布辨识公式,基于辨识矩阵给出(最大)分布协调集的判定定理,并提出计算分布约简和最大分布约简的方法。

基于形式背景构建多分知识结构与个性化指导学习的方法

多分知识结构的提出有助于评价个体对于问题的掌握程度,而操作程序映射是构建多分知识结构的重要工具之一,操作程序映射是问题层次集到操作程序集的映射.着重考虑将操作程序映射转化为形式背景,并通过合取模型构建多分知识结构、寻找学习路径,指导个性化学习.首先,提出通过构建面向操作程序概念格求解合取操作程序映射诱导的多分知识结构的方法.其次,研究面向操作程序概念格中内涵之间的关系,给出逐步学习操作程序的路径图和个性化指导学习的方法,并给出了相应的算法.最后,选取“一元一次方程”这一章节作为知识域进行分析,验证了算法的可行性.

面向属性概念格的概念特征与概念约简

提出面向属性概念协调集和概念约简,定义了包含补二元关系的面向属性概念极小集,讨论了面向属性概念格中核心概念、相对必要概念及不必要概念的概念特征,并研究了三种概念的判别方法.给出了面向属性概念约简的可行方法及其相应算法.

An Analysis of Context of Situation in Public Speaking

The research mainly discuss that public speeches should be made and delivered in accordance of speaking situation. By investigating different sample public speeches, it can be found that proper use of"context of situation"plays an important role in making public speeches appropriate both in linguistic scope and in social scope. The research also gives some suggestions on writing of public speeches.

Realization of Rough Set Approximation Toplogical Operations Based on Formal Concept Analysis

There is an intimate correlation between rough set theory and formal concept analysis theory, so rough set approximations can be realized by means of formal concept analysis. For any given multiple valued information system, the realization of rough set approximation operation has two major steps, firstly convert the information system from multiple valued one to single valued formal context, secondly realize rough set approximation operations aided by concept lattice, which is equivalent to a query operation under some necessary conditions.

中智模糊半概念知识提取研究

在中智模糊形式背景下,将三支中智模糊概念与经典半概念相结合,提出面向属性的中智模糊半算子与面向对象的中智模糊半算子,进一步得到面向属性的中智模糊半概念与面向对象的中智模糊半概念。在此基础上,讨论了它们在形式概念分析理论中的核心结构——格,并得到构造其格结构的算法。通过实际案例说明了中智模糊半概念的应用价值,为知识提取提供了一种新方法。

属性逻辑的近似推理模式研究

近似推理是进行知识推理的有效工具。将计量逻辑中全蕴含三I推理、基于真度的近似推理模式应用到基于形式背景的属性逻辑中,给出基于属性逻辑的全蕴含三I推理的广义MP规则和广义MT规则的解,并提出若干基于广义MP规则和广义MT规则的近似推理方法。引入属性逻辑公式的真度、属性逻辑公式间的伪距离,提出基于属性逻辑伪距离的近似推理方法,讨论基于广义MP规则、广义MT规则的近似推理和基于属性逻辑伪距离的近似推理之间的联系。

宁夏民居建筑艺术特征

民居建筑既承载着民俗的、民间的艺术风格,也承载着社会各个层面的文化现象,是研究当地民俗文化的重要载体。宁夏地处西北边陲,因特殊的地理位置、气候条件以及受多元文化因素的影响,其民居建筑呈现鲜明的地域性特征,总体上来说,宁夏民居风格浑朴,在建造技术与材料上蕴含着劳动人民征服自然的勤劳和智慧。基于对民居建筑特殊的情感,本文采用资料搜集与实地调研两大方法对宁夏民居进行系统性的研究,解析宁夏民居在建筑选址、建筑布局、建筑结构、建筑装饰等方面不同于其他地区民居建筑的艺术特征,审视宁夏民居独有的艺术特色及形式语言特点,归纳出宁夏民居建筑的文化现象,旨在把这种我国独有的“特殊文化艺术形式”的民居建筑艺术记录下来,从而传承中华文脉,弘扬建筑文化。

覆盖多粒度下的形式概念更新方法

多粒度形式概念分析是数据挖掘与知识发现的重要工具。文中研究了覆盖多粒度下的形式概念的粗化和细化更新方法。首先,举例说明了现有的概念粗化更新算法可能导致概念缺失,通过分析缺失概念的本质特征,对现有概念粗化算法进行补充,并证明了新算法的正确性。其次,举例说明了现有的概念细化更新算法可能会生成冗余概念,通过分析冗余细概念的内涵特性,对现有的概念细化更新算法进行了优化,并证明了新算法生成结果的无冗余性,具有更低的时间复杂度。最后,通过实验验证了所提算法的有效性。