When analyzing and evaluating risks in insurance, people are often confronted with the situation of incomplete information and insufficient data, which is known as a small-sample problem. In this paper, a one-dimensio...When analyzing and evaluating risks in insurance, people are often confronted with the situation of incomplete information and insufficient data, which is known as a small-sample problem. In this paper, a one-dimensional small-sample problem in insurance was investigated using the kernel density estimation method （KerM） and general limited information diffusion method （GIDM）. In particular, MacCormack technique was applied to get the solutions of GIDM equations and then the optimal diffusion solution was acquired based on the two optimization principles. Finally, the analysis introduced in this paper was verified by treating some examples and satisfying results were obtained.展开更多
随着深度学习在国内目标检测的不断应用,常规的大、中目标检测已经取得惊人的进步,但由于卷积网络本身的局限性,针对小目标检测依然会出现漏检、误检的问题,以数据集Visdrone2019和数据集FloW-Img为例,对YOLOv7模型进行研究,在网络结构...随着深度学习在国内目标检测的不断应用,常规的大、中目标检测已经取得惊人的进步,但由于卷积网络本身的局限性,针对小目标检测依然会出现漏检、误检的问题,以数据集Visdrone2019和数据集FloW-Img为例,对YOLOv7模型进行研究,在网络结构上对骨干网的ELAN模块进行改进,将Focal NeXt block加入到ELAN模块的长短梯度路径中融合来强化输出小目标的特征质量和提高输出特征包含的上下文信息含量,在头部网络引入RepLKDeXt模块,该模块不仅可以取代SPPCSPC模块来简化模型整体结构还可以利用多通道、大卷积核和Cat操作来优化ELAN-H结构,最后引入SIOU损失函数取代CIOU函数以此提高该模型的鲁棒性。结果表明改进后的YOLOv7模型参数量减少计算复杂性降低并在小目标密度高的Visdrone 2019数据集上的检测性能近似不变,在小目标稀疏的FloW-Img数据集上涨幅9.05个百分点,进一步简化了模型并增加了模型的适用范围。展开更多
针对红外小目标图像的低分辨率、特征信息少、识别准确率低等问题,提出嵌入空间位置信息和多视角特征提取(Embedded Spatial Location Information and Multi-view Feature Extraction,ESLIMFE)的红外小目标检测模型。首先,随着网络深...针对红外小目标图像的低分辨率、特征信息少、识别准确率低等问题,提出嵌入空间位置信息和多视角特征提取(Embedded Spatial Location Information and Multi-view Feature Extraction,ESLIMFE)的红外小目标检测模型。首先,随着网络深度的增加导致特征图分辨率逐渐减小从而丢失细节信息,因此在骨干网络中嵌入空间位置信息融合注意力机制(Spatial Location Information Fusion,SLIF)弥补小目标特征信息。其次,结合C3模块和动态蛇形卷积提出多视角特征提取(Multi-view Feature Extraction,MVFE)模块,通过在不同视角下提取同一特征来增强小目标的特征表达能力。采用大选择核(Large Selection Kernel,LSK)模块,通过使用不同大小的卷积核提取小目标多尺度信息,以提高对红外小目标定位能力。最后,引入基于注意力的尺度内特征交互(Attention-based Intrascale Feature Interaction,AIFI)模块增强特征之间的交互性。在对空红外小目标数据集上进行实验,实验结果表明,mAP75的检测精度为90.5%,mAP50~95检测精度为74.5%,文中模型能够较好地实现对红外小目标精确检测。展开更多
从无人机视角进行目标检测,面临图像目标小、分布密集、类别不均衡等难点,且由于无人机的硬件条件限制了模型的规模,导致模型的准确率偏低。提出一种融合多种注意力机制的YOLOv8s改进模型,在骨干网络中引入感受野注意力卷积和CBAM(conce...从无人机视角进行目标检测,面临图像目标小、分布密集、类别不均衡等难点,且由于无人机的硬件条件限制了模型的规模,导致模型的准确率偏低。提出一种融合多种注意力机制的YOLOv8s改进模型,在骨干网络中引入感受野注意力卷积和CBAM(concentration-based attention module)注意力机制改进卷积模块,解决注意力权重参数在感受野特征中共享问题的同时,在通道和空间维度加上注意力权重,增强特征提取能力;通过引入大型可分离卷积注意力思想,改造空间金字塔池化层,增加不同层级特征间的信息交融;优化颈部结构,增加具有丰富小目标语义信息的特征层;使用inner-IoU损失函数的思想改进MPDIoU(minimum point distance based IoU)函数,以innerMPDIoU代替原损失函数,提升对困难样本的学习能力。实验结果表明,改进后的YOLOv8s模型在VisDrone数据集上mAP、P、R分别提升了16.1%、9.3%、14.9%,性能超过YOLOv8m,可以有效应用于无人机平台上的目标检测任务。展开更多
针对岩爆样本数据噪声高、数量少从而导致岩爆等级预测准确率较低的问题,提出了基于非线性分数阶中值鉴别空间学习(nonlinear fractional-order median discriminative space learning,NFMDSL)的岩爆预测方法。该方法用类中值代替类均值...针对岩爆样本数据噪声高、数量少从而导致岩爆等级预测准确率较低的问题,提出了基于非线性分数阶中值鉴别空间学习(nonlinear fractional-order median discriminative space learning,NFMDSL)的岩爆预测方法。该方法用类中值代替类均值,构建了中值鉴别空间学习方法,更好地保留了样本的有效信息,降低了噪声对预测效果的影响。为了有效捕捉岩爆数据间的非线性鉴别结构,进一步借助核技术将样本数据投影到核空间中。此外,引入分数阶对散度矩阵的特征值和奇异值进行重新估计,可以从少量样本中提取出具有良好区分能力的岩爆特征。结果表明,NFMDSL方法在岩爆等级预测中的平均准确率达到了95.75%,相比其他方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性。该方法能够有效应用于矿山和隧道工程领域的岩爆预测。展开更多
基金Project supported by the National Natural Science Foundation of China （Grant No.10271072）
文摘When analyzing and evaluating risks in insurance, people are often confronted with the situation of incomplete information and insufficient data, which is known as a small-sample problem. In this paper, a one-dimensional small-sample problem in insurance was investigated using the kernel density estimation method （KerM） and general limited information diffusion method （GIDM）. In particular, MacCormack technique was applied to get the solutions of GIDM equations and then the optimal diffusion solution was acquired based on the two optimization principles. Finally, the analysis introduced in this paper was verified by treating some examples and satisfying results were obtained.
文摘随着深度学习在国内目标检测的不断应用,常规的大、中目标检测已经取得惊人的进步,但由于卷积网络本身的局限性,针对小目标检测依然会出现漏检、误检的问题,以数据集Visdrone2019和数据集FloW-Img为例,对YOLOv7模型进行研究,在网络结构上对骨干网的ELAN模块进行改进,将Focal NeXt block加入到ELAN模块的长短梯度路径中融合来强化输出小目标的特征质量和提高输出特征包含的上下文信息含量,在头部网络引入RepLKDeXt模块,该模块不仅可以取代SPPCSPC模块来简化模型整体结构还可以利用多通道、大卷积核和Cat操作来优化ELAN-H结构,最后引入SIOU损失函数取代CIOU函数以此提高该模型的鲁棒性。结果表明改进后的YOLOv7模型参数量减少计算复杂性降低并在小目标密度高的Visdrone 2019数据集上的检测性能近似不变,在小目标稀疏的FloW-Img数据集上涨幅9.05个百分点,进一步简化了模型并增加了模型的适用范围。
文摘从无人机视角进行目标检测,面临图像目标小、分布密集、类别不均衡等难点,且由于无人机的硬件条件限制了模型的规模,导致模型的准确率偏低。提出一种融合多种注意力机制的YOLOv8s改进模型,在骨干网络中引入感受野注意力卷积和CBAM(concentration-based attention module)注意力机制改进卷积模块,解决注意力权重参数在感受野特征中共享问题的同时,在通道和空间维度加上注意力权重,增强特征提取能力;通过引入大型可分离卷积注意力思想,改造空间金字塔池化层,增加不同层级特征间的信息交融;优化颈部结构,增加具有丰富小目标语义信息的特征层;使用inner-IoU损失函数的思想改进MPDIoU(minimum point distance based IoU)函数,以innerMPDIoU代替原损失函数,提升对困难样本的学习能力。实验结果表明,改进后的YOLOv8s模型在VisDrone数据集上mAP、P、R分别提升了16.1%、9.3%、14.9%,性能超过YOLOv8m,可以有效应用于无人机平台上的目标检测任务。
文摘针对多基地水下小目标分类识别问题,本文提出了一种基于核空间联合稀疏表示和指数平滑的多基地水下小目标识别方法 .对水下目标多角度散射信号提取6种典型的具有信息互补性和关联性的特征,提出一种随机森林(Random Forest,RF)和最小冗余最大相关(minimum Redundancy and Maximum Relevance,mRMR)相结合的特征选择方法(RF-mRMR),得出综合的特征重要性排序结果 .通过实验得出分类模型所需的最优特征子集,达到降低数据处理复杂度和提高目标分类结果的目的 .为了捕捉到数据中的高阶结构,在联合稀疏表示模型的基础上,使用核函数将线性不可分的特征数据映射到高维核特征空间.为了充分挖掘稀疏重构后包含在残差波段中的有用信息,使用指数平滑公式对具有一定意义的残差信息进行再利用,最后由核特征空间下的最小误差准则判定目标的类别.应用本文提出的方法对4类目标的海试数据进行识别,结果表明,相较于其他7种对比算法,本文提出的改进方法具有更好的分类性能,而且大多数情况下,本文提出的算法在双基地声呐模式下具有比单基地声呐更高的识别准确率和更低的虚警率.
文摘针对岩爆样本数据噪声高、数量少从而导致岩爆等级预测准确率较低的问题,提出了基于非线性分数阶中值鉴别空间学习(nonlinear fractional-order median discriminative space learning,NFMDSL)的岩爆预测方法。该方法用类中值代替类均值,构建了中值鉴别空间学习方法,更好地保留了样本的有效信息,降低了噪声对预测效果的影响。为了有效捕捉岩爆数据间的非线性鉴别结构,进一步借助核技术将样本数据投影到核空间中。此外,引入分数阶对散度矩阵的特征值和奇异值进行重新估计,可以从少量样本中提取出具有良好区分能力的岩爆特征。结果表明,NFMDSL方法在岩爆等级预测中的平均准确率达到了95.75%,相比其他方法具有更高的准确率和更强的鲁棒性。该方法能够有效应用于矿山和隧道工程领域的岩爆预测。
