四种模型在驻苏部队肺结核发病率预测中的比较研究

目的评估ARIMA模型、指数平滑模型、GM(1,1)模型及指数曲线模型在肺结核发病预测中的运用效果,为遴选适宜的预测措施提供参考。方法使用驻苏部队人群2005-2016年肺结核报告发病数据构建模型,评估拟合效果。结果 ARIMA模型、指数平滑模型能够预测肺结核月发病趋势,拟合的平均误差率(MER)分别为9.35%、10.28%,决定系数(R^2)分别为0.81、0.80;ARIMA模型能够预测肺结核季度发病趋势,拟合的MER、R^2分别为5.48%、0.73,而指数平滑模型无效;GM(1,1)模型、指数曲线模型有效,能够预测肺结核年度发病趋势,拟合的MER分别为1.47%、1.80%,R^2分别为0.98、0.97。结论 ARIMA模型拟合效果和预测准确性相对较好。GM(1,1)模型、指数曲线模型对年发病率呈线性下降趋势的肺结核,拟合效果和预测准确性均良好。2017年驻苏部队肺结核发病率呈稳中有降趋势。

基于逆渲染的单张图像高效材质编辑

基于图像的材质编辑作为一个图像逆渲染问题,对增强现实与交互设计领域都十分必要。提出了一种将单张图像中的物体材质编辑成一系列材质特征差距较大的新材质的方法,包含了高光分离、本征图像分解、高光编辑三个子任务。使用参数化材质模型,合成了一个大规模包含多种光照和材质光泽度属性的数据集,并利用深度卷积网络进行源材质到目标材质的转换。实验证明了三个子任务在多种定性、定量分析比较下的有效性,在合成和真实两类测试图片上展示了材质编辑效果。创新性提出的一种对二维图像高光层进行直接编辑的材质转换方法支持多种常见材质(塑料、木质、石头、金属等),在合成或真实图片上可以实现高效、逼真的材质编辑结果。