基于CDT的时空区域拓扑关系确定方法

研究了基于逆时针有向三角形(conterclockwisely directed triangle,CDT)的时空区域拓扑关系的确定方法,尤其对静态时空数据库中基于逆时针有向多边形的时空区域表示方法、简单多边形形状时空区域的三角化方法及静态时空联系下两个简单多边形形状时空区域间拓扑关系的确定方法进行了研究.结果表明:时空区域间的相等、包含、部分覆盖、相离、相接5种基本拓扑关系均可通过基于逆时针有向三角形的方法确定.该方法不仅有效地实现了各种时空数据的表示和操作,而且避免了直接基于边界坐标计算时空数据时对效率的影响.     

2005～2017年快速城市化背景下洱海流域不透水表面时空格局分析

近年来随着我国经济建设的不断加快以及城市化的快速发展,工业和人口的大规模聚集造成了不透水表面的快速扩张,这对城市生态环境产生了严重的影响。作为城市化水平的关键指示因子,不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。为了定量的分析洱海流域不透水表面拓展的时空动态特征规律,本文以大理市所在的洱海流域为研究对象,利用2005年至2017年的大理市Landsat 5、Landsat 8遥感影像,提取归一化水体指数(MNDWI)和归一化差值不透水表面指数(NDISI)对洱海流域的城市、道路进行空间分析并提取出不透水表面信息进行空间格局分析。研究结果表明：2005~2017年间,随着城市化的快速发展,洱海流域的植被覆盖率和水体等自然地物覆盖率处于下降状态,而不透水覆盖率从11.6%上升到19.8%,呈现快速持续上升趋势。由洱海水质和其流域内不透水覆盖率线性拟合结果可以得到两者具有一定的负相关性。可以预见洱海水质未来发展中随着不透水覆盖率的增长而下降。因此,在城市发展的同时,应该注重对洱海的综合治理,不能任水质自行调节。本研究结果为洱海流域内城市规划管理和流域(水)环境治理提供参考信息,具有重要的现实意义。     

老挝政治外交领域本体术语集构建研究

政治外交领域本体术语的获取是构建相关领域本体的关键,也是进行信息抽取、信息检索的重要组成部分。文章首先利用现有资源构建了基础术语集,然后利用Word2Vec的新词推荐功能在此基础上进行扩展,最后以融合知网和同义词词林的方法进行词语语义相似度计算,筛选出合格的本体术语构建扩展术语集。由此建立起老挝政治外交领域本体术语集。     

偏序内P-集合模型及其特征

利用层次内P-集合理论,研究层次内P-集合基于依赖关系偏序性质,研究层次内P-集合元素间的关系以及普通P-集合与层次P-集合的关系.层次P-集合是普通P-集合的扩展,提供了多角度、多层次分析和研究问题的方法.     

基于变异系数权重的灰色关联投影法在安全绩效评价中的应用

在提出施工企业安全绩效评价指标体系的基础上,运用灰色关联投影法对企业安全绩效进行评价。为避免指标的相对重要程度因人为赋权的主观性影响和指标权重分配的均衡化以及指标之间因量纲不同而对权重的影响,采取了变异系数法来对各指标确定权重。之后针对实地考察的施工企业进行实证分析,运用比较安全学的思想对安全绩效进行纵向对比,依据评价体系灰色关联度大小来判断施工企业安全绩效的水平高低。进而诊断出各企业安全绩效的优劣,为同类型的企业实际开展安全绩效评价提供指导性的方向和建议。     

测试代价敏感的粗糙集方法

在粗糙集模型中,α量化不可分辨关系是强与弱不可分辨关系的推广形式.然而值得注意的是,基于这三种不可分辨关系的粗糙集并未考虑数据中属性的测试代价.为解决这一问题,提出了测试代价敏感的α量化粗糙集模型,从二元关系的角度使得粗糙集模型代价敏感,并将新模型与基于强不可分辨、弱不可分辨以及传统α量化不可分辨关系的粗糙集模型进行了对比分析.进一步地,通过分析传统启发式算法在求解约简的过程中未考虑降低代价这一不足之处,提出一种新的属性适应性函数,并将其应用于基于遗传算法的约简求解中.实验结果表明该方法不仅可以降低由边界域所带来的不确定性而且同时降低了约简后的测试代价.     

基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

一种基于四叉树划分的改进ORB算法

原ORB （oriented FAST and rotated BRIEF）算法提取的图像特征点经常出现“扎堆重叠”现象，其分布较为密集且缺乏尺度不变性，因而容易造成图像特征点误匹配的问题。为了解决该问题，提出了一种基于四叉树划分的图像特征点提取算法。首先对图像建立尺度金字塔，然后使用四叉树划分图像并限制划分深度。用加速分段测试的特征（features fromaccelerated segment test，FAST）算法通过多个检测阈值对划分后的图像进行特征点检测。检测完毕后，根据划分出的子块总数和提取的特征点总数对划分出来的各个子块设置自适应阈值，提取ORB特征点。操作完成后通过采取非极大值抑制的方法筛选最佳特征点，并使用改良后的二元鲁棒独立基本特征（binary robust independent elementary features，BRIEF）算法计算得出特征点的描述符，最后进行特征点匹配。实验结果表明，本文算法提取的图像特征点较原ORB算法提取的效果在均匀程度上得到了明显地提升，冗余重叠的特征点数量减少，且在特征点提取速度方面较原ORB算法的提取速度提高了30%以上。     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题, 提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法。应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别, 只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练。原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练, 将源域和目标域的分布差异和网络的损失函数作为优化目标, 反复迭代得到最终模型。在实际采集的通信辐射源数据集上的实验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

蒙特卡罗模拟质子与核-4型核乳胶作用的能程关系

采用蒙特卡罗SRIM程序模拟具有1ke V~14 Me V能量的质子在核-4乳胶中运动的能量沉积,将质子相对核乳胶面的入射角度分成了斜入射(最大角为30°)和正入射两类进行了讨论,同时采用最小二乘拟合方法导出了正入射时质子的射程-能量解析关系式,其误差小于1%.这些结论对一些实验的准备和数据处理具有一定的指导价值.