基于模糊-证据理论的盾构隧道施工风险综合评价

为解决盾构隧道风险评价不确定性推理与风险决策的问题,提出了基于模糊-证据理论的盾构隧道施工风险综合评价方法.首先,通过风险识别构造盾构隧道施工风险评价指标体系;然后,基于模糊-证据理论建立盾构隧道施工风险综合评价模型,采用梯形模糊数确定指标权重,在考虑风险损失及风险概率基础上,将专家的指标评语转化为Mass函数,并逐步合成指标Mass函数;最后,提出了用区间数贴近度法进行风险决策.该方法成功运用于狮子洋盾构隧道的进出洞施工风险评价,验证了其有效性和实用性.     

运动场景下的时空域跟踪模型及原始-对偶算法

针对摄像机运动的情况,提出多目标分割和跟踪的新方法.利用主动轮廓模型,将运动估计和运动分割融合在同一基于时空域的能量泛函中.为了克服传统的活动轮廓模型和水平集方法存在的局部最小值问题,对时空分割模型进行凸优化,避免了初始化轮廓对分割结果的影响,保证了能量函数对分割的全局最优性.提出相应的快速原始-对偶算法,提高了计算效率.实验表明,该方法能够有效地实现运动场景下的时空域运动分割与跟踪.     

基于过分割的多目标阈值图像分割算法

提出一种基于过分割的多目标阈值图像分割算法。使用分水岭算法获得待分割图像的过分割区域和分割边界,将类间方差函数和熵函数作为优化目标函数,采用多目标阈值算法对区域的代表点及分割边界上的像素进行划分,再将区域代表点的划分结果扩展到各区域中,以获得整幅图像的分割结果。在多幅Berkeley图像上进行分割测试,并以分割准确率作为算法性能的评价指标,结果显示,新方法在大多数情况下能够获得高于最大类间方差法和最大熵法的分割准确率,此外,由于图像区域信息的使用,使得图像目标能够较为完整地从背景中分离出来。     

视觉注意引导和区域竞争控制的医学图像分割

模糊连接度已经成为医学图像分割的实用方法，但其困难在于需要设定多种子点，自动给定的手段不是很有效.为此将种子点等价于视觉特征显著点，提出了在视觉注意模型引导下种子点给定的新方法.通过研究显著点定位与图像特征概率密度估计之间的关系，引入新的视觉特征估计地图，构造了注意计算模型，采用无阈值方法定位各类物体的视觉显著点并用于引导区域增长方式的图像分割.新的注意计算模型的定量描述能力较以往的模型有很大提高，适用于处理模糊图像.新方法能够完全自动定位种子点，有效分割图像，准确率高.引入多种子点之间的竞争策略加快了图像分割中的区域增长处理过程.     

基于多类别Focal Loss损失函数的变电站场景图像语义分割研究北大核心

图像语义分割技术在变电站智能机器人抢险作业以及日常巡检中起重要作用。针对变电站场景中的类别不平衡问题,提出了一种用于训练多类别图像语义分割模型的多类别Focal Loss损失函数。多类别Focal Loss损失函数可以动态调整各类别的权值,对出现频率小的类别更加友好。基于深度学习和变电站场景图像,分别使用多类别Focal Loss损失函数和交叉熵损失函数训练基于FCN、SegNet和DeepLabV3网络的图像语义分割模型进行对比实验,并通过平均交并比和像素准确率等评价指标进行模型评价。实验结果表明基于多类别Focal Loss损失函数的图像语义分割模型具有良好效果,有助于缓解类别不平衡现象。     

施工导流工程风险损失研究

风险损失是施工导流方案决策分析中的重要参数。利用GERT网络技术,推出了计算导流工程费用及工期风险损失期望值的一般计算公式,并与其它方法作了对比研究。     

TCS-Net：一种核电安全壳细小裂缝分割网络

针对核电安全壳表面裂缝视觉检查任务面临的裂缝细小且占像素少、裂缝与背景对比度低、相似纹理干扰多、光照影响等问题,作者提出了一种细小裂缝分割模型TCS-Net(Segmentation network of tiny cracks)。该模型是编码——解码的网络结构,在下采样过程使用Soft Pooling减少编码过程池化导致的信息损失以保留图像边缘细节及位置信息;解码端在下采样过程中通过加入兼顾通道注意力和空间注意力的语义补偿模块(ResCRAM)以融合编码端的各层特征,可增强裂缝的多尺度细节信息;结合Bce(Binary Cross-Entropy)损失和Dice损失作为目标损失函数,以解决单一损失关注度倾向带来的训练不稳定的问题,也可优化Acc(Accuracy)、IOU(Intersection over Union)、Recall等性能指标。为了验证模型的有效性,在真实的安全壳图像对所提裂缝分割模型进行了测试。实验结果表明,与现有的主流语义分割模型相比,TCS-Net裂缝分割模型的IOU指标可提高5%-9%,Recall指标可提高9%-13%,由此说明该模型具有检测率和检测精度更高,能有效适用于目标与背景严重不平衡、背景复杂且干扰较多情况下的细小裂缝分割任务。     

多相图像分割的交替凸松弛优化及其Split Bregman 算法

变分水平集模型已成为多相图像分割的基本框架,其求解过程通常为计算水平集函数演化方程的稳态解,计算效率不高.为提高计算效率,本研究采用n个水平集函数划分n个区域的分段常值多相图像分割变分模型,将对水平集函数的优化问题转化为对离散的二值水平集函数的优化问题;然后将其转化为凸优化问题,再通过对结果阈值化得到原问题的解,并且本...     

改进的ChanVese活动轮廓模型

针对ChanVese模型计算量大和分割时间长的问题,提出了一种改进的ChanVese活动轮廓模型。该模型将水平集规则式融入ChanVese模型中,使水平集函数始终保持在符号距离函数附近,避免了重新初始化过程,减少了模型的计算量,同时改变了水平集函数的初始化函数,这更有利于新曲线的产生。实验结果表明,该改进模型具有一定的抗噪性,收敛速度快,分割时间少,且能得到全局最优的分割结果。     

具有两类相关索赔风险模型的破产概率

将经典的复合二项风险模型进行推广,研究具有两类相关索赔的复合二项风险模型.利用概率母函数方法得出了风险模型有限时间生存概率的递推式,并在某些特殊情况下得到了最终破产概率的精确表达式,所得结果推广了经典复合二项风险模型的相应结果.     

粒计算规则生成模型

提出了一种粒计算规则生成模型GrCRule.该模型以最优粒化为基础来构造粒的最优划分,避免了决策树方法必需使用同一属性的所有属性值对来构造划分的局限.通过仿真实验说明,该模型能够得到比决策树方法更精简的规则集以及更强的泛化能力.     

工程项目投资风险概率分析

利用风险概率分析方法,通过对净现值NPV的风险分析,研究了工程项目投资的风险及其度量问题,确定了计算风险当量系数和风险补偿率的函数,对工程项目投资方案进行分析评价,为决策者在风险情况下提供决策依据,并尽可能做出最佳选择．另外,由实例的分析与结果可见,当考虑风险因素时,决策结果与不考虑风险的决策结果可能有所不同,决策结果不仅有赖于项目的风险大小,而且与决策者对待风险的态度密切相关．     

利用知识分布进行最优决策

在观测过程理论中,知识函数是观测主体在每次观测后关于观测客体的后验概率密度函数,也是下一次观测前的先验概率密度函数。知识函数对应的分布称知识分布。观测主体不会对各种观测客体作无意义的观测,观测目的往往是为了决策。传统的统计学方法将观测与决策割裂,根据观测数据先进行检测、估计或模式识别,再根据其结果进行决策。作指出此法往往不能根据获得信息进行最优决策。最优决策应当在知识分布的基础上进行,而非在检测、估计和模式识别的基础上进行。     

贝叶斯方法在房地产风险决策中的应用研究

风险概率期望分析是房地产投资风险决策的难点问题。传统的敏感性分析和概率分析主要是利用事先预测概率为依据,而不便于利用事物发展中的信息对预测概率进行及时合理修正、调整,使之更接近实际情况,使决策者可根据发展变化信息及时调整决策。文中将决策树方法与贝叶斯概率分析相结合,结合实例提出了贝叶斯方法在房地产投资风险决策的应用方法和相关决策规则的选择思路。     

经济决策中的几个数学问题

根据经济活动中客观存在的决策问题，在风险型决策的基础上提出了重概率决策的概念，并且通过几个典型的实例给出了重概率决策的使用方法，从而使决策更具有较好的保险性与可靠性。     

一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术

针对认知用户接收到的信号特点,提出了一种基于能量检测的双门限协作频谱感知技术。当信号能量位于两个门限之间时,由数据融合中心根据最大比合并准则再次进行判决,并结合本地判决结果做出最终决策。仿真结果表明,所提方法可以有效地提高检测概率,降低错误概率。     

一种基于改进FCM划分算法的T—S模型辨识

鉴于以往T—S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T—S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T—S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T—S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。     

水资源工程投资多目标风险决策研究

针对水资源工程投资风险决策问题,建立了多目标风险决策模型,包括投资风险估计模型和多目标决策模型。投资风险估计模型解出风险评价指标的概率密度函数式及各种风险特征值;多目标决策模型进行多方案、多个风险特征值下的风险决策研究。通过实例,进一步证明了模型的可行性和有效性。     

七号信令网的A／B平面划分问题及其启发式解法

七号信令网拓扑优化中存在高级信令转接点(HSTP)的A/B平面划分问题,其可归纳为一类新的图的划分问题.该问题被证明难度是NP完备的,神经网络、遗传算法和模拟退火等启发式算法被应用于该问题的求解.为了算法的可比性,精心设计了试验方案,计算结果显示遗传算法和模拟退火可以很高的概率和效率搜索到该问题的最优解.     

风险决策方法的进一步研究

提出了一种总体综合评价方法,通过对风险决策进行综合评价,得到综合评价偏序关系图,能为决策者提供较多的信息,帮助决策者正确有效地决策．