一种顾及辐射畸变的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类方法

声学海底底质分类对于海底环境和生态系统的研究具有重要意义,而多波束与侧扫声呐是目前最常用于探测海底底质的声呐设备.然而,多波束与侧扫声呐都严重地受到辐射畸变的影响,导致声呐图像噪声较大且难以消除,进而造成对海底底质的误判,并且多波束与侧扫声呐通用底质分类方法目前仍然较为缺乏.为此,本文提出了一种顾及辐射畸变的多波束和侧扫声呐的通用海底底质分类方法.该方法包括了对声呐图像中辐射畸变的改正、针对两种声呐数据特点的不同角度数据归一化、分类数自适应的非监督底质分类以及形态学去除底质图像噪声的步骤,并给出了完整的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类流程.将本文方法应用于福建沿海同水域下实测的多波束与侧扫声呐数据得到了该水域的底质分类图像.实验结果表明了同区域下的多波束与侧扫声呐数据通过本文方法得到的底质分类结果具有较高的一致性,证明了通用底质分类方法的有效性,同时通过相互验证也提高了底质分类结果的可靠性.     

工科院校艺术设计教育的功能与其创新人才培养模式

随着艺术设计文化在当代社会的传播，艺术设计教育的重要性越来越明显。针对工科院校创办艺术设计专业特点，通过从艺术设计教育的功能以及内容出发，提出了工科院校艺术设计教育的创新人才培养模式。工科院校艺术设计教育虽然办学历史不及一些专业艺术院校悠久，却具有自己的优势：可以建构在以科学和艺术相结合的基础上来培养全面素质发展的创新艺术设计人才。     

多代表点自约束的模糊迁移聚类

以往建立在模糊C均值(fuzzyC-means, FCM)框架下利用源域虚拟簇中心作为迁移知识的迁移聚类算法容易受到离群点和噪声的干扰,且单个簇中心不足以描述簇结构。针对此问题,提出多代表点自约束的模糊迁移聚类算法,该算法引入样本代表权重机制为簇中每个样本分配代表权重来刻画簇结构,这种机制能更好的刻画簇结构,对离群点和噪声有较好的抑制作用;同时利用源域样本,重构目标域簇结构,并以此作为迁移知识进行目标域样本聚类,相对于利用单中心作为迁移知识来说,整体重构后的目标域簇结构所包含的迁移知识量更为丰富。试验结果表明。在人工数据集和真实数据集上,所提出的聚类算法相比对比算法, NMI和ARI最高提升了0.674 5和0.608 4。说明在迁移环境下,以代表点自约束作为知识迁移规则,所提出的聚类算法具有一定的聚类效果。     

大数据环境下基于深度学习的行人再识别

针对卷积神经网络在行人识别过程中错误率较高的问题,提出了一种基于深度胶囊模型的行人再识别方法.首先利用标准卷积层学习区分度较高的特征;然后将不同卷积层中的若干特征划分为一组,生成一个具有丰富语义特征的主胶囊.在此基础上,引入了动态路由算法,通过迭代路由过程来确定主胶囊和数字胶囊之间的归属关系,进而得到一组数字胶囊,其中,每个数字胶囊可以学习识别目标行人的存在.在具有挑战性的数据集上进行实验的结果表明,所提算法在性能上优于已有算法.     

对高职院校教书育人工作的再思考

文章结合当前高职学院的实际情况,对如何积聚学院多方力量做好教书育人工作展开了论述。分别从专任教师、学生辅导员及管理工作者、其他服务人员等多个角度对教书育人工作进行了分析,并提出了建议。     

基于视频的人体行走状态分析

提出了一种基于多视角的人体行走状态分析方法.首先,利用基于自适应背景更新的背景差分法检测出运动人体;其次,利用4向链码提取人体上半身质心运动轨迹的周期;最后,通过训练不同运动状态的周期得到对应的模糊集,根据隶属度函数判别慢走、走和跑3种运动状态.实验结果表明,该方法能够准确分析人体运动速度并判断其运动状态,并且对背景噪声、视角变化有良好的鲁棒性.     

高层教学楼楼梯电梯混合疏散方案的研究

提出了基于待疏散人员同时利用楼梯和电梯,但不依赖电梯的疏散思路,建立了高层教学楼人员楼梯电梯混合疏散的数学模型。针对人员均布和非均布的情况,利用该模型进行了楼梯电梯混合疏散的分析计算,得出在人员均布情况下,该种疏散模型电梯疏散人数与疏散总人数的比率、电梯疏散时间与楼梯疏散时间的比率基本保持不变。疏散时间不仅与楼内人数有关还与人员分布有关,在人数相同情况下,人员上疏下密分布时,其疏散时间比人员均布时有较大减少。     

基于无监督学习的P2P流量识别

该文以应用层流量分类为重点,分析了流量分类中的一些关键问题;为了适应现代网络管理,实现对应用层流量的实时监控,针对现有方法存在的问题,提出了一种分层次的应用层流量识别方法.为了具有对新应用的发现能力,结合基于深层包检测和基于数据流特征的方法,并同时使用基于无监督学习技术,发现P2P等新的网络应用.通过对校园网流量的跟踪...     

文化女性主义法学述评

文化女性主义法学以关系网络结构中的人为其理论预设。在此基础上,该理论强调了女性特征与法律制度之间的关系,重新界定了政府与个人的关系,论证了法律制度给予女性特殊保护的必要性。这些独特的观点的最直接理论依据来自于心理学的研究成果,文化女性主义法学将其具体运用于对各种法律制度的分析之中。该学派值得认真关注和研究,因为该学派带来了一种不同的思维方式,解构了现代法学的理论根基,并提出了解构之后的建构之路。     

基于对比学习生成对抗网络的无监督工业品表面异常检测

在工业品表面异常检测中,由于异常的未知性和无规则性,人工标注异常样本难度大、成本高,有监督的深度学习算法在工业品表面异常检测任务中存在局限性。针对上述问题,提出一种基于对比学习生成对抗网络(contrastive learning generative adversarial network, CLGAN)的无监督工业品表面异常检测算法。首先,建立基于无监督学习算法的CLGAN模型;其次,采用对比学习加强潜在特征空间正负例样本约束,使得输入与输出图像对应Patch之间的互信息最大化,增强正负样本特征向量区分度,使模型重构异常样本图像能力得到进一步提升;然后,在检测阶段,利用训练好的模型得到待测工业品的无异常重构图像,并计算得到待测样本与其对应重构图像之间的残差图像;最后,结合双阈值分割的后处理方法和数学形态学处理,实现工业品表面异常区域地快速检测和准确定位。通过在公共数据集MVTec AD上进行实验,与其他的无监督深度学习模型算法相比,所提算法具有更好的识别效果和更强的泛化能力。