B样条函数的图像分割分水岭算法研究

针对传统分水岭算法存在的过分割和对噪声敏感问题,提出了一种能够很好地抑制噪声,剔除图像的伪边缘、准确定位图像边缘信息的方法.采用高频强调滤波对梯度图像进行增强,利用B样条函数对增强后的图像进行多次拟合,最后对拟合的曲面进行分水岭分割.实验结果表明,通过该方法处理的梯度图像再进行分水岭变换,有效避免了过分割问题,同时准确定位了图像边缘信息,提高了分割精度.     

塑造河流的性格——以郧西县城市河流生态景观规划为例

本文以郧西城市河流生态景观规划为例,论述了河流规划应突出其固有的个性特征,并通过河流驳岸的生态化改造和河流绿化规划,将生态与景观有效结合。     

岭南园林和江南园林美学特征的比较

本文从环境、功用、性格、艺术、文化五个方面,对岭南园林和江南园林美学特征进行了比较,提炼出二者不同的个性特点,提出了园林是文化的载体。     

流场动态可视化平台关键技术与应用

流场模拟是计算机仿真模拟的热点和难点,是展现水流动态变化过程、辅助寻求水流运动变化规律的重要手段。流场可视化技术的应用可以有效提高水流信息表达的直观性与综合性。本文以北江航道水流可视化为例,开发了浏览器/服务器结构的航道水流可视化平台,重点研究了平台中基于图像的流场可视化技术,采用渲染到纹理技术和通用图形处理器计算中的乒乓技术实现了流场可视化的融合,采用基于视点动态渲染的方式有效解决了水流细节层次的表现问题。在北江航道水流可视化应用中流场动态显示效果流畅,运行帧率达60帧左右。该流场可视化实现方法可以为网页端流场可视化实现与应用提供参考。     

Hybrid Recommender System Using Systolic Tree for Pattern Mining

A recommender system is an approach performed by e-commerce for increasing smooth users’ experience. Sequential pattern mining is a technique of data mining used to identify the co-occurrence relationships by taking into account the order of transactions. This work will present the implementation of sequence pattern mining for recommender systems within the domain of e-commerce. This work will execute the Systolic tree algorithm for mining the frequent patterns to yield feasible rules for the recommender system. The feature selection's objective is to pick a feature subset having the least feature similarity as well as highest relevancy with the target class. This will mitigate the feature vector's dimensionality by eliminating redundant, irrelevant, or noisy data. This work presents a new hybrid recommender system based on optimized feature selection and systolic tree. The features were extracted using Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), feature selection with the utilization of River Formation Dynamics (RFD), and the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm. The systolic tree is used for pattern mining, and based on this, the recommendations are given. The proposed methods were evaluated using the MovieLens dataset, and the experimental outcomes confirmed the efficiency of the techniques. It was observed that the RFD feature selection with systolic tree frequent pattern mining with collaborative filtering, the precision of 0.89 was achieved.     

基于流水线模式的河系径流预报并发计算研究

在河系径流预报计算中,一方面受单站水文过程计算复杂性影响,另一方面下游站点依赖上游关联节点,现有洪水预报系统在河系预报计算时多采用串联模式进行计算。这在河流系预报节点较多、模型方法略为复杂时,计算效率较低。为突破河系径流预报计算效率瓶颈,本研究引入流水线并行模式,对河系径流预报站点初始化、单元产汇流计算、河道洪水演算、校正分析等模块进行拆解,构建流水线式工作站,将径流预报站点按水力联系连续入站,实现河系节点集径流过程的平行并发计算。选取淮河正阳关以上流域50余断面进行了模拟试验,结果表明：研究构建的并发计算方法计算结果可靠,较串行结构效率提升超3倍,可满足洪水预报实时性要求、尤其适用于B/S模式对系统响应效率的需求。     

数字孪生贾鲁河在工程施工期防洪度汛中的应用

为满足贾鲁河综合治理工程施工期防洪度汛精细化管理的需求,确保工程安全的同时能够充分发挥流域防洪效益,数字孪生技术被应用于在建水利工程施工度汛精准风险分析、预警和防汛预案制定中。数字孪生贾鲁河以自建采集L3级和共享L1和L2级数据为“算据”底板,以模型平台和知识平台为“算法”支撑,以信息化基础设施为“算力”依托,搭建具有预报、预警、预演、预案等“四预”功能的流域防洪应用。在贾鲁河流域基础资料收集及数字化场景搭建和模型构建基础上,以流域降雨量级超100年一遇、约50年一遇、约20年一遇设置了三类预演情景模拟洪水,统计施工期工程存在的漫堤风险、淹没风险、冲刷风险、洪水倒灌风险、桥梁阻水风险、堤外积水风险等六类风险并制定防洪度汛措施。数字孪生贾鲁河确保了工程2022年安全度汛,总结了河道治理工程施工期洪水风险类型和定量评估方法,形成了在建工程复杂环境条件下的地形勘测、洪水模拟、风险预警、应对措施制定的完整解决方案。     

龙岩市新罗区小流域水土保持综合效益指标定量评价方法

由于目前的水土保持效益评价方法对于不同区域的适宜性有待提高,研究新罗区小流域水土保持综合效益指标定量评价方法。构建评价指标体系,确定项目区域内的16个评价指标。通过水土保持指标权重的确定,获得判断矩阵。定量化评价指标,并建立模糊数学隶属度函数对指标进行标准化处理。经综合效益得分值计算,完成综合效益的定量评价。经评价结果分析,新罗区小流域内的蓄水效益为248.97×104m2、保土效益共为3.64×104t,经济效益为1676.92万元,生态环境得到了有效地改善。拱桥溪综合效益得分为57.1、硿溪综合效益得分为42,坪坑溪综合效益得分为40.6,本研究的综合效益评价结果与实际情况符合,证明所提方法具有有效性。     

赣江尾闾河网地形变化对洪季水动力的影响北大核心CSCD

为探明在新水沙条件和人类活动的影响下赣江尾闾河网地形变化与洪季水动力特征变化的关系,以1998—2020年为研究时段,基于1998、2013、2020年河道地形,分别建立一维河网数学模型,复演赣江98特大洪水,研究不同时期地形变化对洪季水动力特征的影响。结果表明:赣江尾闾河网的整体下切使水位流量关系右移,洪期各支洪峰流量整体增加,相同水位下,外洲站来流增幅超过50%。1998—2020年期间,南支地形下切幅度大于其他各支,地形不均匀下切导致尾闾河网节点分流比改变,整体上主支与南支分流增多、中支与北支分流减少。各支流速变化剧烈,主支下游流速增幅超过1 m/s。本研究可为河道整治规划、堤坝防护和灾害预防提供一些技术参考。     

“迭代-降维-梯度搜索法”求解Dobbins模型参数研究

文章介绍了用“迭代－降维－梯度搜索法”求解Dobbins模型参数的研究成果。该法能解决目前存在的用梯度法搜索参数时误差较大及用“计算机扫描计算－图解－梯度搜索法”寻求参数时计算量较大的问题。