祁连山北麓牧区植被生长季不同等级降水时空变化特征

以祁连山北麓肃南县牧区为研究区,选取周边7个气象站1961-2016年的日降水资料,采用气候倾向率、Hurst指数、Mann-Kendall检验和反距离加权插值等方法,对肃南县植被生长季降水的时空变化特征进行研究。结果表明:肃南县植被生长季降水量和降水强度距平百分率趋势显著增加,而降水日数增加趋势不显著;植被生长季降水量和降水强度在1998年发生显著突变,而降水日数无显著突变;植被生长季降水以小雨为主,中雨降水变异系数较大,但近年来趋于稳定上升状态;植被生长季降水日数和降水强度在空间上呈东南多西北少,小雨降水分布与其分布类似,而中雨强度呈南少北多的空间分布差异;小雨对肃南县植被生长季降水量贡献较大,但近年来中雨比小雨增加明显,降水时空分布呈不均衡发展趋势。     

国家自然科学基金项目（51769017、51969018）

针对现有碾压混凝土坝温度场预警多是基于单个测点进行分析这一不足,提出了利用多测点综合信息预警的模式和方法。采用概率原理对温度监测值的有序度和无序度进行了定义,基于投影追踪法,确定了各测点的权重分布;根据温度场有序到无序的演变规律,结合有序度和测点权重分布,构建了能描述碾压混凝土坝温度场有序性的权重熵;借助典型小概率原理,提出了碾压混凝土坝温度场预警准则。实例分析表明：权重熵的变化规律与温度实测值变化规律相吻合,从而验证了该方法的可行性和有效性。     

加权模型下的相似匹配跟踪方法

针对传统跟踪方法易受相似物遮挡而导致丢失目标问题,提出一种加权模型下的相似匹配跟踪方法。首先,将目标区域分割成局部特征块,并为其分配权重,建立带权局部特征块组成的外观模型;然后,利用目标的颜色、位置特征进行相似性匹配,为了避免复杂背景干扰,在匹配前划分前景区域,从而实现较准确跟踪;最后,提出一种遮挡决策模型更新机制,通过对目标发生严重遮挡进行判定,保证模型的匹配鲁棒性。实验结果表明,利用加权模型以及多特征相似匹配,使得该方法能够得到较高的跟踪准确率,平均误差仅为13.21,跟踪重叠率为0.71。     

基于改进加权空间平滑的凸优化协方差估计

针对相干信号受到非均匀噪声的干扰,在低信噪比环境中常规DOA估计存在估计效果较差甚至失效的情况,基于改进加权空间平滑,提出一种使用凸优化构造最优权重矩阵的方法。改进加权空间平滑算法解相干的同时构造权重矩阵,再用凸优化重构无噪声权重矩阵,将平滑过的协方差矩阵加权,并用MUSIC算法进行DOA估计。仿真结果证实,所提方法相对于空间平滑（spatial smoothing,SS）、基于特征空间MUSIC的空间平滑估计（spatial smoothing and eigen space based MUSIC,SS-ESMUSIC）以及接收信号协方差矩阵秩最小化（spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM）算法能更好地抑制非均匀噪声和解相干,且减少了低信噪比的干扰,展现出更优良的分辨力和准确性。     

基于WCDPM模型的细粒度物体识别

针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分度较高的部件在识别过程的作用,弱化区分度低的部件对识别的影响,提高细粒度识别精度.同时给出了模型的训练过程和权重系数的学习方法.在Airplan OID和Oxford-IIIT Pet两个数据集上进行实验,验证了该方法的有效性.     

复杂网络理论的作战网络动态演化模型

为动态评估作战组织结构对作战效能的作用影响,采用复杂网络分析了信息化条件下作战组织结构的网络化特性,综合考虑作战组织实体及组织结构关系的异质性,构建了基于多维加权的作战网络模型,定义了刻画作战网络性能的协同增益特征量.以提高作战效能作为网络演化动力,分别设计了择优演化和随机演化两种作战网络动态演化模型,结合协同增益指标提出了分析作战网络动态演化与作战效能之间内在关联及影响规律的方法,仿真结果验证了方法的可行性,为设计与优化作战组织结构提供理论依据.     

基于光流速度分量加权的人体行为识别

为了提高光流特征对人体行为的描述性,提出一种新的人体行为识别方法。首先,将提取的光流特征分解为u和v两个速度分量分别来描述行为,通过直接构造视觉词汇表分别得到不同行为两个速度分量的标准视觉词汇码本,并利用训练视频得到每个行为的不同分量的标准词汇分布;进而根据不同行为两个分量的标准视觉词汇码本,分别计算测试视频相应的速度分量的词汇分布,并利用与各行为两个速度分量的标准词汇分布的加权相似性度量进行行为识别;最后在KTH数据库和Weizmann数据库中进行实验。实验结果表明,与其它行为识别方法相比笔者提出的方法可以明显提高行为平均识别率。     

基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题,提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先,通过特征选择的方法,对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中,实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明,提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.     

直觉对偶犹豫模糊集的集结算子及其应用

在对偶犹豫模糊集与直觉模糊集的基础上,提出了直觉对偶犹豫模糊集的概念和基本运算,构造了直觉对偶犹豫模糊集的算术加权平均集结算子和几何加权平均算子,并考虑有序和广义的情况,分别给出相对应的公式。同时针对某些算子的特殊性质,给出了详细描述和证明。针对模糊集的多属性群决策问题,提出了一种新的基于直觉对偶犹豫模糊集的集结算子的多属性群决策方法,通过一个实例说明了该方法的实用性和有效性。     

信息融合相似性算法下的虚拟社区链接预测

针对传统的基于节点相似性的链接预测方法存在链接预测指标仅考虑网络结构信息或者节点属性信息,以及链接预测指标静态处理节点之间关系的问题,提出了一种基于信息融合相似性算法的链接预测指标（similarity based on network evolution and user generated content , SNEUGC）,该指标结合用户生成内容信息和网络演化信息对含权网络进行链接预测,以解决现有链接预测指标在含权网络环境下链接预测准确率低的问题。实验证明,该方法的准确率达到了80％,具有一定的可行性。