一种红外热图像目标区域分割的深度学习算法

为了解决复杂背景下红外热图像目标区域分割困难的问题,提出了一种利用全卷积网络和稠密条件随机场的深度学习分割算法。首先,利用全卷积网络进行像素级别特征提取,获得粗分割结果;然后,使用稠密条件随机场对粗分割结果进行上下文信息优化的精分割,最终实现目标区域的分割。将该算法应用于实际采集的太阳能板红外热图像数据集,五折交叉验证结果表明,该算法平均查准率为89.96%,平均查全率为94.55%,平均F₁指数为0.911 8,平均J指数为0.868 7。同时,最高查准率为93.35%,最高查全率为97.59%,最高F₁指数为0.956 2,最高J指数为0.912 5,均高于现有的主要算法。该算法耗时短且不需过多的人工干预,能实现复杂背景下红外热图像目标区域的有效分割。     

一类有限非齐次马氏链的强大数定律

研究一类有限非齐次马氏链的强大数定律,通过改进已有条件,得到了一类关于状态及状态序偶出现频率、熵密度、平均随机条件熵的强大数定律,推广了已有结果。     

Wonderful events automatic detection and location of the HCRF and webcast text

Based on the powerful function of the hidden conditional random fields (HCRF) model in the expression and identification of semantic events and combining the webcast text information, a new framework for wonderful events automatic detection is put forward. Firstly, by analyzing and processing the webcast text, keyword combinations corresponding to each exciting event are obtained. Secondly, by classifying the webcast text to be detected, the happening time labels of each wonderful event are obtained. Thirdly, an HCRF model for semantic shot annotation is built to realize the semantic annotation of multiple types of semantic shots simultaneously, and the semantic shot sequence of the video clip is obtained. Finally, combining the multi-modal semantic clues, an HCRF model for the wonderful events detection and localization is effectively built in the case of small-scale training samples. Based on the mapping relationship among video low-level features, the multi-modal semantic clues and the wonderful semantic events, the inherent patterns of the wonderful events are excavated deeply in the multiple dimensions of the semantic structure, and then the wonderful events automatic detection, localization and segmentation are precisely achieved. Experiments show the effectiveness of this model.     

HTML页面中的文献记录分析算法

为了使出版机构能够及时从大量网页中发现所需文献,需要设计能够从超文本标记语言页面中自动提取文献信息的算法.为此,设计了基于条件随机场的文献记录分析算法:首先,设计了文档对象树的分割算法,通过分割标记将页面数据分成独立的部分,这些数据块由标签和文本序列构成;随后,将该序列作为条件随机场模型的特征向量,建立文献信息标记模型;最后,设计启发式算法,从标记模型中提取文献信息数据,并通过实验验证了其有效性.     

两类齿轮图的分数色数

分数着色是在正常着色的基础上提出的,拓展了图着色的研究领域,便于更好的研究图的结构.主要研究了齿轮星图,齿轮风车图的分数色数,分数关联色数和分数全色数,给出了计算这些图形分数色数的公式,并且对公式进行了证明.     

指定边数图的二部Ramsey数

对于给定的二部图H和G,二部Ramsey数br(H,G)是指最小的正整数N,对完全二部图KN,N的边进行任意的红蓝两着色,要么有红色的子图H,要么有蓝色的子图G.该文通过运用概率不等式得到了如果G的边数e(G)=m,mine(G)=mbr(KS,S,G)的渐进阶是在(m/log m)(s+1)/(s+3)和(m/log...     

家蚕Argonaute2的表达分析及其结合RNA的初步研究

从家蚕cDNA文库中扩增到家蚕BmAGO2基因完整的ORF序列,通过Lasergene软件分析获得BmAGO2的抗原表位区（命名为Kago2）,构建含Kago2的表达载体,转化大肠杆菌诱导表达,融合蛋白经镍柱亲和层析纯化后免疫新西兰大白兔制备多克隆抗体,ELISA和Western blotting检测抗血清的效价可达到1∶25 600以上,抗体特异性较好。表达谱分析结果显示,BmAGO2蛋白在家蚕卵期、蛹期、蛾期和五龄幼虫期均表达,但在蛹期表达量要偏低。而在五龄幼虫各组织中BmAGO2蛋白的表达差异较明显,BmAGO2蛋白在头部和表皮中大量表达,丝腺、马氏管和脂肪中也有少量表达,而在血淋巴、气管和中肠中未检测到该蛋白的表达。结合BmAGO2表达谱分析结果,进一步利用其抗体通过免疫共沉淀方法从BmAGO2蛋白表达量高的家蚕头部和表皮中分离出BmAGO2蛋白及结合的RNA,并逆转录成cDNA。以家蚕miRNA潜在的靶基因Bmem4,Bm（spl）-like,Bmemc,Bmmγ,Bmmβ2作为检测基因,荧光定量PCR分析获得的BmAGO2结合RNA,和对照组RNA相比,Bmem4,Bm（spl）-like,Bmemc,Bmmγ,Bmβ2基因在BmAGO2结合RNA中的含量分别富集了3.93、1.31、2.4、1.31、0.97倍。miRNA靶位点分析表明,Bmem4和Bmemc存在多个miRNA结合位点,极有可能是miRNA的靶基因。目前还没有有效的家蚕miRNA靶基因高通量鉴定方法,本实验为家蚕miRNA靶基因的高通量筛选提提供了可靠地实验途径。     

论高校学生社团隐性德育课程开发

从课程论的角度审视高校学生社团管理工作，认为有意识地对学生社团隐性德育课程进行开发，将有利于整合学生社团的育人资源，加强和改进高校学生社团的管理工作，是提高高校德育实效性的新途径。     

图集上随机游动的覆盖时

研究了有限图上的简单随机游动对它的顶点至少访问一次所需的期望时间,得到了完全图的期望上界为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）,（其中ｎ为相应图的顶点数）对对称图,也给出了它的覆盖时的上、下界以上结论改进了原有的结果,是有关图集上随机游动的覆盖时研究有意义的新的成果     

条件随机场模型在韵律结构预测中的应用

为提高中文语音合成的自然度,对文本的韵律结构体系进行研究,并提出一种基于条件随机场(CRF)的韵律结构预测方法. 从一个大规模人工标注的语料库中,选取由机器生成的分词标注特征和分级的韵律边界信息,利用CRF算法进行机器学习产生韵律词和韵律短语的CRF模型,并用于韵律结构的预测中. 实验结果表明,韵律词和韵律短语的F-score分别达到90.67%和80.05%,相比于基于最大熵(ME)模型的韵律结构预测方法分别提高了3.62%和5.65%,同时准确率和召回率也有较大提高.     

Multi-Object Tracking Based on Segmentation and Collision Avoidance

An approach to track multiple objects in crowded scenes with long-term partial occlusions is proposed.Tracking-by-detection is a successful strategy to address the task of tracking multiple objects in unconstrained scenarios,but an obvious shortcoming of this method is that most information available in image sequences is simply ignored due to thresholding weak detection responses and applying non-maximum suppression.This paper proposes a multi-label conditional random field (CRF) model which integrates the superpixel information and detection responses into a unified energy optimization framework to handle the task of tracking multiple targets.A key characteristic of the model is that the pairwise potential is constructed to enforce collision avoidance between objects,which can offer the advantage to improve the tracking performance in crowded scenes.Experiments on standard benchmark databases demonstrate that the proposed algorithm significantly outperforms the state-of-the-art tracking-by-detection methods.     

基于词典特征优化和依存关系的中文时间表达式识别

提出一种基于词典特征优化和依存关系的时间表达式识别方法。首先针对中文文本时间表达式边界定位不准确及长距离依赖的问题,优化了传统时间词典特征,将时间词典分为时间词词典和时间单位词典;其次针对传统基于机器学习的时间表达式识别方法忽视时间表达式本身结构特点的问题,在优化后的词典特征的基础上提取依存特征,挖掘时间表达式的结构信息;最后综合时间表达式的基本特征、词典特征和依存特征,在条件随机场模型上完成时间表达式识别。在中文语料上进行实验,时间表达式识别达到较好效果。     

关于弱大数定律的一个注记

引入受控随机序列的概念,给出了独立随机序列的一个弱大数定律.     

一种应用多维TCM的新型CDMA系统

通过格码调制（ＴＣＭ）与ＣＤＭＡ技术的结合,给出了一种新型ＣＤＭＡ系统,并在随机多址模型的基础上,假定多址干扰为高斯白噪声,对系统性能进行了分析。分析结果表明：这种系统性有相对于未编码的系统有相当大的提高,并且性能的提高随格码信号集的扩大和编码约束长度的提高而增大。     

基于层叠的部件轨迹片段模型的视频人体姿态估计

为解决单目视频中的人体姿态估计问题,从人体的部件模型出发,以人体部件轨迹片段为实体构建时空概率图模型,通过逐步缩减轨迹片段在时域上的覆盖度,形成多级层叠模型,采用迭代的时域和空域交替解析的策略,从完整轨迹的推理开始,逐级过滤状态空间,直至获取人体各部件在每帧图像中的最优状态。为提供高质量的状态候选,引入全局运动信息,将单帧图像中人体姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,构成原始状态空间。在3个数据集上的对比试验表明,该方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度。     

Fast Chinese syntactic parsing method based on conditional random fields

A fast method for phrase structure grammar analysis is proposed based on conditional random fields (CRF). The method trains several CRF classifiers for recognizing the phrase nodes at different levels, and uses the bottom-up to connect the recognized phrase nodes to construct the syntactic tree. On the basis of Beijing forest studio Chinese tagged corpus, two experiments are designed to select the training parameters and verify the validity of the method. The result shows that the method costs 78.98.ms and 4.63.ms to train and test a Chinese sentence of 17.9 words. The method is a new way to parse the phrase structure grammar for Chinese, and has good generalization ability and fast speed.     

Construction method of Chinese sentential semantic structure

A new method is proposed for constructing the Chinese sentential semantic structure in this paper.The method adopts the features including predicates,relations between predicates and basic arguments,relations between words,and case types to train the models of CRF + + and dependency parser. On the basis of the data set in Beijing Forest Studio-Chinese Tagged Corpus( BFS-CTC),the proposed method obtains precision value of 73. 63% in open test. This result shows that the formalized computer processing can construct the sentential semantic structure absolutely. The features of predicates,topic and comment extracted with the method can be applied in Chinese information processing directly for promoting the development of Chinese semantic analysis.The method makes the analysis of sentential semantic analysis based on large scale of data possible. It is a tool for expanding the corpus and has certain theoretical research and practical application value.     

一种基于Markov随机场的图像分割方法

提出一种基于Markov随机场图像分割方法。在K-Means图像分割的基础上,建立标记场和特征场,构造Markov随机场模型,再利用条件迭代模型（ICM）算法逐点更新图像标记,实现图像的最大后验概率（MAP）估计,从而实现图像的有效分割。实验结果表明,该方法比直接采用Markov方法有着更好的分割效果。     

基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法

针对传统方法易受阴影和噪声的影响,不能精确分割出运动目标的情况,提出了一种基于边缘信息和时空马尔可夫模型的运动目标检测方法。首先对3帧连续的图像进行边缘提取,然后通过差分法运算获得两帧初始标记场,随后对两帧初始标记场进行＂与＂操作获得共同标记场,利用迭代条件模型求解共同标记场的全局最小值,进而实现近似求解最大后验概率的估算,获得优化的标记场,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的检测。与多种方法进行比较表明,该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

离散型随机变量的条件独立及其性质

应用条件概率引入条件独立的概念．给出了离散型随机变量条件独立的含义及其性质。