目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

空中目标辐射源的个体识别方法

针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。     

高管团队垂直对特征与二元创新的影响研究

高管团队背景特征会对企业创新战略决策产生影响。以高层梯队、相似吸引和社会规范理论为基础，以沪深两市2015—2018年上市A股的348家高新技术企业为研究样本，运用多元层次回归法探究董事长-高管团队垂直对特征与企业二元创新的影响，进一步研究产权性质在其中的调节作用。结果表明，董事长-高管团队的年龄、受教育程度垂直对特征差异越大，越有利于企业探索性创新和利用性创新活动的进行;产权性质在两者之间的调节作用得到部分验证。     

中国东海“桑吉”轮溢油污染类型的光学遥感识别

溢油是海洋环境监测的重要对象之一.在海洋环境动力作用下,溢油会形成复杂多样的污染类型.准确识别、分类并定量估算不同类型的溢油污染,有助于溢油事件应用处理策略的制定与灾损评估.微波雷达与光学是海洋溢油遥感监测的主要手段,具有不同的技术优势与应用特点.近年来,海洋溢油光学遥感的理论与应用研究发展迅速,其对不同海面溢油污染类型的识别、分类与定量估算能力得到认可.针对2018年1月中国东海"桑吉"轮溢油事件,利用中国GF-3合成孔径雷达数据,实现"桑吉"轮疑似溢油的圈定.优选欧洲空间局Sentinel-2卫星的多光谱数据,开展无云覆盖区域"桑吉"溢油的光学遥感探测.基于溢油模拟实验的光谱响应特征分析,阐明了典型溢油污染的Sentinel-2卫星多光谱特征,进一步开展"桑吉"轮溢油污染类型的光学遥感识别与分类.结果表明,"桑吉"轮溢油在其扩散与风化过程中,形成了3种显著差异的溢油污染类型,即海面油膜、油包水状、水包油状乳化物.不仅与GF-3合成孔径雷达的疑似溢油监测结果互为验证,更实现了不同溢油污染类型的光学遥感识别与分类.最后,初步讨论了光学遥感与微波雷达的集成应用策略,通过优势互补,能有效提高海洋溢油的遥感监测水平,并为中国海洋水色业务卫星的应用提供借鉴.