灰度相关系数法性能的研究

从理想和实际两种情况出发,对灰度相关系数匹配法的匹配精度作了分析和比较,通过研究误匹配对匹配精度分析的影响,提出了灰度相关系数匹配法的实际匹配精度的计算方法.     

GMS卫星红外云图云迹风的反演

GMS静止气象卫星探测所得到的红外云图资料,用计算机图象识别技术来反演云迹风。将整幅云图划分为若干个象素点数为32×32的小块,对每个小块进行目标物的分类运算。应用模式识别中区域聚类法即最近邻简单试探法和K-均值聚类算法来完成高云、中云、低云和地表的区分。云迹风的计算采用红外亮温交叉相关法,在设定的搜索区内通过计算相邻两个时次云图目标区与搜索区的红外亮温交叉相关系数,可以得到一个交叉相关系数匹配面。对匹配面上的主极大峰值和次极大峰值应用匹配面检测和连续性检测选出合适的峰值,进而得到云迹风矢量。云迹风的高度推算用选定目标云的红外亮温加权平均值与该季节气候统计温度垂直分布值相比较,推算出目标云为高云、中云或低云。     

基于遗传算法的双线性模型在大坝安全监测预报中的应用

文章提出了实用自相关系数图确定双线性模型的自回归项,应用了基于遗传算法的一套建模方法。通过实例表明,由于双线性模型实际拟合和预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正,保证了模型高的拟合精度和稳健的预测性能,与门限自回归模型比较,双线性模型比门限自回归模型具有更好的预测精度。     

非线性广义相关系数及其R语言实现

为了克服以往的相关性指标所存在的线性相关性和信息损失的问题,以期为实际应用工作提供一种新的多变量间的非线性相关分析方法.本文采用四阶矩法,提出一种用于描述变量间或向量间的相关性程度的广义相关系数,且该广义相关系数计算简单,无信息损失,并能度量变量之间的非线性相关性.并用R语言编写该函数包,便于应用工作者使用,且丰富了R语言中的函数包.     

一种图像帧间运动检测算法

针对图像运动检测算法运算速度慢的问题,提出了一种基于块匹配算法日的分块检测算法,并采用SSE2指令优化编程对这一算法进行了验证。结果表明检测准确率与像素递归法相当,但SSE2指令运算时间约是C代码运算时间的1／3。     

具有复发效应的SEAIR模型及在新冠肺炎传染病中的应用

建立了一类具有复发效应和无症状感染的SEAIR模型,给出了模型的基本再生数R0,证明了当R0<1时无病平衡点全局渐近稳定,R0>1时无病平衡点不稳定且疾病是一致持久的.作为模型的应用,选取湖北已报道的新冠肺炎累计病例数,利用模型拟合数据,并对疾病发展趋势进行了数值模拟.最后对参数进行敏感性分析,研究了不同的复发率对新冠肺炎的影响.结果表明,复发率越高,新冠肺炎疫情会越来越严重;研究结果建议采取严格的隔离措施和佩戴口罩来降低疾病的传染率和二次复发.     

基于变量选择的异方差White检验

在多元线性回归模型的异方差检验中，当解释变量较多且两两之间相关系数较低时，会导致传统White检验构造的辅助回归函数参数增多、计算量增大、检验效果不明显。针对这一问题，基于异方差检验原理，建立残差平方与解释变量之间的回归模型，筛选出系数显著的解释变量，利用残差平方与筛选出的解释变量构建辅助回归模型进行异方差检验。数值模拟及实证分析表明该方法有良好的检验效果及简单的步骤。     

变压器典型局部放电信号辨识研究

为深入研究变压器典型局部放电的类型，提出了一种相关系数矩阵(correlation coefficient matrix dimension reduction, CCMDA)和深度学习相结合的特征识别方法。首先，对原始数据进行降维，保留关键特征；然后，引入深度学习框架，搭建ResNet34的残差结构，开展局部放电特征的识别。结果表明：相对于核主元分析(kernel principal component analysis, KPCA),相关系数矩阵降维效果更为显著；图片尺寸为64×64时，识别性能最好；学习率为0.001时，损失函数值最小。本文方法识别准确率高，明显优于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和支持向量机(support vector machine, SVM)。引入小波变换，可增强本文方法的鲁棒性。     

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square, PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强，并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题，该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分，再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程，通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达，最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能，并与其他5种经典的回归算法对比，结果表明：DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.     

黄河流域近十年 NPP 变化特征及驱动因子分析

基于BEPS生态过程模型计算的净初级生产力(NPP)、平均最高及最低气温及降水数据，采用Sen+MK趋势分析方法对黄河流域2010～2020年NPP变化趋势情况进行连续监测，利用复相关系数探究气温和降水对NPP的驱动影响情况，并通过土地覆盖类型变换侧面反应人类活动对黄河流域净初级生产力的影响.研究结果表明：黄河流域2010～2020年NPP呈不明显的上升趋势；黄河流域NPP受降水驱动较为明显的地区主要为内蒙古及山东沿海地区，内蒙古、山西、陕西3省交界处主要受到平均最高气温驱动，青海柴达木盆地等地则主要受到平均最低气温驱动；其中，黄河流域NPP的低值区域受气象因子驱动明显，NPP高值区域面积有所扩大，在人类活动影响下植被类型大量向对NPP增长有利的方向转变，表明黄河流域整体生态环境有所改善.