灾害孤岛潜势风险分群与降雨警戒值探讨

台湾本身地貌特性以及近年来强降雨事件发生频繁,促使山区地带发生复合式灾害,如崩塌、泥石流与山洪等,因此灾害孤岛效应有必要仿效泥石流以及洪水灾害,制定出参考警戒值以及警戒线,将有助于防灾决策、救难资源投入以及灾害风险判释。本文针对台湾发生过灾害孤岛效应的114个村进行分析,且着重于首次发生灾害的台风降雨事件。首先通过群集分析并依照各样本的6个灾因指标进行分类,群集结果显示可分为8个群,并再以象限分布描述各群的潜势相对风险。采用2004—2015年台风降雨事件的观测雨量数据,并利用距离反比权重法,得出各村的累积降雨量(R)与最大时雨量(I)。整合各群集样本雨量数据后,使用台湾水土保持局使用的RTI模式概念,计算出各群集之RTImin、RTI30、RTI50和RTI70,以绘制低风险区(0～30%)、中风险区(30～70%)和高风险区(70%～100%),其中着重探讨灾害孤岛事件的下限值RTImin,以便可得知最易发生灾害的群集。结果显示,各群的潜势风险反映RTImin的效果良好,如潜势风险越高则其RTImin值越低,即雨量驱动灾害发生的条件较低。群集中,第1与2群为低风险群、第3、5与6群为中风险群、第4、7与8群为高风险群,仅第5群无法透过RTImin验证潜势风险关系,故本文挑选的6项灾因指标,为辨别灾害孤岛效应潜势等级的重要因子。     

基于节点介数与边缘流行度的NDN缓存策略

针对命名数据网络(NDN)架构中多数缓存策略的冗余与低效问题,提出一种基于节点介数与边缘内容流行度的缓存放置策略BEP。结合节点的介数中心性与内容的动态流行度,同时考虑缓存的过滤作用,将最流行的内容放置在最重要的节点上,以高效利用稀缺的缓存资源。仿真结果表明,与经典NDN缓存策略LCE、LCD相比,BEP能有效提高缓存命中率,降低服务器负载。     

基于LBP纹理特征和Canny算子的视频分割方法研究

针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。     

一种Hawk节点仪器重道的查找方法

本文以Hawk节点仪器实际数据合成过程中出现重道为例,研究其合成过程及合成结果。阐述了两种产生重道的情况,通过分析数据合成的原理,总结出一种查找重道的方法,以保证合成资料的准确性。     

信号调理器对动态测试的影响

信号调理器是动态测试系统的重要组成部分，带宽、放大倍数和滤波是衡量其性能的主要指标。动态测试系统的输出信号幅值和相位是表征测试结果的重要参数。本文研究信号调理器性能对动态测试系统输出信号幅值和相位的影响，试验并分析带宽、放大倍数和滤波对输出信号幅值和相位造成的衰减。对提高动态测试结果准确度，优化测试系统动态性能具有重要意义。     

基于动态参考依赖的消费者选择意向研究

预测在线消费者选择意向以便为其提供有效的推荐建议已成电子商务领域消费者决策支持系统的核心问题之一。选择意向是一个融合经济、心理等多重因素的行动反应,如何对其进行测量是学术界研究的热点。为此,构建一套消费者满意度指标,将影响的属性进行分类,进而提出基于动态参考依赖的消费者满意度分析法。在该方法中,首先建立不同类型属性的动态参考依赖函数;其次,建立对应类型属性的边际满意度惰性函数,同时给出属性权重及总体满意度的算法;最后,通过对去哪儿旅行网站2400条消费者实验样本数据进行分析,结果验证所建边际满意度惰性函数的预测准确性。此外,对单属性分析发现,目的地与酒店距离对消费者决策影响最大。     

基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。