无人机群目标搜索的主动感知方法

为提升蚁群搜索算法在规模大的栅格环境中对未知目标的搜索效率,提出基于蚁群算法的主动感知搜索框架。该框架通过应用历史环境信息来选择无人机的运动方式,并由无人机运动方式和感知域信息得到新的环境信息,从而实现无人机群的智能自动化搜索功能。新方法计算出一种具有探索偏好的未搜索概率,可使无人机搜索时偏向未搜索程度高的栅格,以此来提高算法的搜索能力。同时,以未搜索概率和信息素作为运动方式决策的依据来建立一种新的运动方式选择机制。该机制不仅考虑了目标可能出现的区域,又可兼顾未知区域,从而可实现无目标先验信息条件下的搜索过程。仿真结果表明,此算法在规模大的栅格环境中,与现有算法相比具有更高的搜索效率,并且得到的目标分布信息将更加全面。     

一种提取抖动视频中前景目标的新方法

提取视频中的前景目标信息是视频处理领域非常重要的问题,考虑到现实生活中会出现监控摄像头不可避免地会出现晃动或偏移情况,造成监控视频短暂抖动,此时背景图像灰度和纹理信息都会受到较大的影响,从而给后期进一步分析前景信息带来了巨大的困难。为了兼顾纹理特征提取和噪声抑制两方面的要求,针对抖动视频的前景提取问题,提出了一种有效的融合小波变换和在线混合高斯模型的方案。首先运用仿射变换在线逐帧校准,接着利用小波变换对图像去噪,并建立自适应模型迭代上述过程,最后利用在线混合高斯模型提取前景。实验结果表明,与同类方法相比,该算法无论针对单目标还是多目标视频均可以有效去除抖动,得到较好的前景目标提取效果,具有较高的准确性和鲁棒性。     

基于图嵌入的自适应多视降维方法

随着监控摄像头的普及和数据采集技术的快速发展,多视数据呈现出规模大、维度高和多源异构的特点,使得数据存储空间大、传输慢、算法复杂度高,造成“有数据、难利用”的困境。到目前为止,国内外在多视降维方面的研究还比较少。针对这一问题,本文提出一种基于图嵌入的自适应多视降维方法。该方法在考虑视角内降维后数据重构原始高维数据的基础上,提出自适应学习相似矩阵来探索不同视角之间降维后数据的关联关系,学习各视数据的正交投影矩阵实现多视降维任务。本文在多个数据集上对降维后的多视数据进行了聚类/识别实验验证,实验结果表明基于图嵌入的自适应多视降维方法优于其他降维方法。     

融合区域与朋友影响的下一兴趣点推荐

随着移动设备的日益普及,积累了大量的用户签到兴趣点数据,用户签到的信息使下一兴趣点推荐成为近年来研究的热点问题.下一兴趣点推荐的准确性主要受到两方面的制约:一方面,签到数据稀疏性问题.当前研究者通过引入兴趣点的地理相关性或社交网络中的朋友评价信息来改善数据稀疏问题,但并不是所有兴趣点之间都存在强地理相关性,且社交网络中只存在少量用户对签到的兴趣点发表评论.另一方面,基于深度学习训练兴趣点签到序列存在梯度消失的问题.针对这些问题,提出融合区域与朋友影响的用户下一兴趣点推荐模型.首先,将兴趣点区域信息融入用户签到兴趣点序列中;其次,使用带有残差连接的神经网络模型对序列进行嵌入,避免梯度消失,提高模型收敛性;最后,融合朋友访问的兴趣点信息进行下一兴趣点推荐,进一步提高兴趣点推荐的准确性.实验数据表明,与其他推荐模型相比,提出的模型具有较高准确性.     

基于稀疏张量分解的动态功能网络分析

静息态功能磁共振成像(RS-fMRI)是目前研究人脑功能的重要技术之一,脑功能连接的动态分析为研究大脑内部状态变化提供了一种有效的手段。文中提出了一种基于稀疏张量CP分解算法的动态脑功能网络分析方法。首先利用静息态fMRI数据不同维度的信息构建张量模型,并对其进行优化求解。然后使用动态检测法对时变网络的状态进行划分,构建脑功能连接网络,并与常用的滑动窗口方法进行对比分析。实验结果表明,该方法能够准确识别出静息态fMRI数据的时间维度信息,捕获静息态fMRI数据中的动态功能连接。     

关键人脸轮廓区域卡通风格化生成算法

针对人脸轮廓特征区域的局部化限定,结合关键特征点的提取和脸部邻近颜色区域的融合,并 引入注意力机制,提出了一种基于 CycleGAN 的关键人脸轮廓区域卡通风格化生成算法,以此作为初始样本构 建生成对抗网络(GAN)并获取自然融合的局部卡通风格化人脸图像。利用人脸轮廓及关键特征点进行提取,结 合颜色特征信息限定关键人脸风格化区域,并通过局部区域二值化生成关键区域人脸预处理的采样图像;为了 使生成图像能够自然匹配所提取特征区域,利用均值滤波操作对所提取区域的边缘轮廓进行平滑羽化处理,并 相应地扩展风格化生成图像的过渡区域;最后通过构建基于无监督学习的生成对抗网络,使用训练数据集进行 人脸图像局部轮廓特征区域的卡通风格化生成。算法对人脸轮廓区域的边缘及邻近区域颜色进行滤波处理,可 实现良好的边缘轮廓过渡融合,生成自然的人脸局部轮廓区域的卡通风格化图像。实验结果表明,该算法对于 人脸图像的生成具有很高的鲁棒性,能够应用于各种尺度人脸图像的风格化生成。     

基于 h 型自适应有限元法在薄板冲压 成型中的应用

在对薄板冲压成型这一过程进行有限元仿真分析时,难以精确分析场变量发生剧烈变化的应力 集中及应变梯度大的区域,如何平衡精度和效率间的关系是冲压成型仿真的关键。因此,基于非线性有限元大 变形的相关理论,针对动态仿真的网格自适应关键技术,建立了自适应分析模式下的薄板冲压成型算法。为了 提高计算精度,提出基于单元应变能增量的能量误差准则以及基于板料成型几何特征的几何误差准则,并结合 2 类误差准则,建立了基于自适应分析算法的误差判断准则;为了提高计算效率,引入阻尼因子提出了阻尼子 循环算法,将自适应加密后的板料单元按时间步长划分为若干个区域,并按照不同时间步长分别求解。结果表 明,该算法有效提高了薄板冲压成型有限元仿真的精度与效率。     

基于图表示学习的消息回复关系判断方法

微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式,消息间的回复行为下隐藏着消息间和用户间的关系。群组消息间回复通常是隐式和非连续的,大部分群组消息间没有指定明确的回复关系,当前消息也不一定是上一条临近消息的回复,回复关系要根据具体的聊天场景确定。当消息间没有显示指定回复关系时,回复不易于分析和理解群组聊天内容,阻碍了对群组聊天内容的整体性分析。本论文针对群组消息间的回复关系,提出了基于图表示学习的消息回复关系判断方法,该方法不同于以往方法仅使用部分群组要素,是在综合学习消息的文本信息、发送消息的用户信息和上下文信息的基础上,根据群组内容构建群组图和生成自适应消息图,得到了多种群组要素信息和要素间关系组成的图结构,利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习,图模型输出群组消息的表示向量,拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。在消息间回复关系的学习过程中,图模型通过任务学习更新图中消息节点,同时更新图中用户节点向量表示,经过用户向量分析实验验证了该模型输出的用户向量的有效性和合理性。在公开数据集和标注数据集上进行了对比实验和显著性检验分析,结果显示模型在多个评估指标上大幅优于对比模型,如在F1指标上,比单纯依赖BERT的句子对分类模型提高了接近20%。     

基于加权最小二乘的结构模态参数与损伤识别

为提高利用最小二乘进行模态参数识别的精确度,提出了分频段加权最小二乘模态参数及损伤区域识别方法。分别基于各频率段能量和普通克里金插值作为权值,加权计算模态参数。将此方法应用于识别时变系统,用于Koyna混凝土重力坝在地震作用下损伤识别中。结果表明,识别的固有频率时程曲线可以准确地对结构损伤情况进行描述,根据坝体观测点在初始和损伤结束时刻的响应信号识别的归一化振型可以对结构损伤进行定位。该方法可以较大地提高结构模态参数的识别精度,并且准确地识别结构的损伤区域。     

水美南平现代化体系探索

结合水美南平现代化规划编制工作,研究提出"水美经济"的内涵及特征,分析"水美经济"现代化体系构建的内容,探索以水为脉,保护绿水青山,将绿水青山转化为金山银山,激活水缘区域产业发展新动能,实现经济社会高质量发展的南平模式和路径。可为全国各地落实"绿水青山就是金山银山",推进水利现代化体系建设提供借鉴。