改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于网络最大流的城市雨水管网系统脆弱性评价

为了对城市雨水管网系统进行针对性的改建,在暴雨天提高事故抢修速度,需要对城市雨水管网系统进行脆弱性评价并找出脆弱管段.首先介绍了城市雨水管网系统排出雨水的干扰因素,提出了城市雨水管网系统脆弱性的概念,并逐一分析了影响城市雨水管网系统的因素,综合考虑各方面因素,建立了城市雨水管网系统的脆弱性评价模型.在此基础上,结合图论中网络最大流理论,寻找城市雨水管网系统中的脆弱管段.最后以西安某高校的雨水管网系统为例进行研究,测得了该高校雨水管网系统的脆弱度为0.877,证明该区域雨水管网脆弱性较低,不易形成内涝,并找出该高校雨水管网的脆弱管段.     

基于改进匹配网络的单样本学习

当前深度学习是基于大量标注数据样本通过多层网络实现模型自动识别。然而,在很多特殊场景下,难以获取大量标注样本数据,小样本物体识别仍是深度学习下关键性的难题。针对这一问题,首先利用4层深度卷积神经网络(deep convolution neural network,DCNN)提取训练样本和测试样本的高层语义特征,然后基于改进的匹配网络分别采用双向LSTM和attLSTM算法对训练样本和测试样本深入提取更加关键和有用特征并进行编码,最后在平方欧氏距离上利用softmax非线性分类器对测试样本进行分类识别。实验通过Omniglot数据集对提出的改进模型进行测试,取得了非常好的效果。改进的模型即使在最复杂的20 way 1 shot情况下,依然能够达到93.2%的识别率,Vinyals的原创匹配网络模型在20 way 1 shot的情况下只能达到88.2%的识别率,与原创匹配网络模型相比,改进的模型在类别数更多而样本数较少的复杂场景下具有更好的识别效果。     

热镀锌钢板锌流纹的产生及消除措施分析

某钢厂投产后,随着生产规格极限化,对于薄规格产品,带钢表面出现大量锌流纹缺陷,严重影响了带钢的表面质量和导致了协议品的产生。结合该钢厂镀锌机组投产以来的生产实践,对热镀锌板锌流纹缺陷的形成进行了分析,重点探讨锌流纹缺陷产生的原因,提出控制措施,消除缺陷的产生,提高镀锌板表面质量。     

地震和灾后重建过程城市物质流分析——以四川省广元市为例

利用自下而上的物质流分析方法，从建筑、基础设施、交通工具、耐用品、设备5个部门核算广元市2005—2015年钢铁、水泥的存量及流量，评估城市的建设和发展状态．结果显示:2008年广元市钢铁、水泥的存量由于地震因素明显下降，灾后重建主体阶段（2008—2011年）快速上升，2015年人均存量分别达到3.2×103、7.8×103 kg·人?1；2008年后物质使用效率逐渐下降，约为全国平均水平的50%．基于物质存量的核算结果，采用指数分解法分析驱动因素．结果表明经济增长因素是广元市物质存量增长的主要驱动因素，材料的使用效率则对存量的增加产生抑制作用．研究结果可为城市的灾后重建或城镇化发展提供科学依据及政策建议．      

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

对数非线性薛定谔方程基态解的数值解法

针对对数非线性薛定谔方程，本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.     

流空间视角下中原城市群城市物流网络结构分析

运用熵权法对中原城市群物流业发展水平进行综合评价,结合区位基尼系数、区位熵剖析了物流业发展空间演变特征,运用修正引力模型测度了城市物流联系强度,并进行了城市聚类及物流空间网络结构分析.研究表明,中原城市群物流业整体发展由"中心-外围"向"南北中高,东西部低"空间格局转变,呈现一定的空间邻近性特征,整体空间分布比较分散,集聚态势不显著,城市物流集聚水平差异变动较大.中原城市群城市物流网络呈现明显的功能性层级特征,整体联系强度明显增强,物流联系总量差距较大,空间联系不平衡,由"十"字形向"H"形空间格局演变.