基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

基于深度学习的多模态眼科图像回归预测

青光眼是世界第二大致盲性眼病，视网膜神经纤维层（RNFL）缺损是诊断青光眼的重要特征。在临床应用中主要采用光学相干断层扫描（OCT）测量RNFL厚度。然而在我国的多数中小型医院和体检中心，只有眼底照相机而不具备OCT设备。因此利用眼底照和OCT的多模态数据，设计了一种基于眼底照来预测RNFL厚度的深度残差回归神经网络。该网络通过眼底照中的局部区域信息预测此区域的RNFL厚度，并对视盘外围一周范围内的RNFL厚度给出全面的刻画。在一个来自北京同仁医院的真实数据集上的实验结果显示，本文算法预测的RNFL厚度值与OCT测量值具有高度的一致性（对于正常眼平均绝对误差E_MA=14.884，Pearson相关系数r=0.885，决定系数R²=0.781；对于青光眼E_MA=15.108，r=0.872，R²=0.754）。评估结果表明所提方法对基于眼底照预测RNFL厚度具有良好的临床实用性。     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

国外气候变化与人口迁移研究

 通过对国外学术界关于气候变化与人口迁移的相关研究进行梳理发现，人口迁移不仅是气候变化应对机制，更是一系列国家背景、社会、政治和经济环境相互碰撞的复杂结果。针对气候变化问题，提出了各国应加强收集、共享与气候有关迁移的可靠数据，对移民相关政策制定应着力于改善目的地移民安置和生计问题。通过介绍气候变化和人口迁移方向现有国际研究趋势，展望了其未来的研究趋势。     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法，利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理，实现QRS波群定位和心拍截取；设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型，对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测，从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练，结果显示，其准确度为9900%，召回率为9908%；与相关文献的研究方法对比，本方法具有较高识别精度，能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

一类中立型Cohen-Grossberg神经网络的概周期解

研究一类具有混合时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络。通过建立线性辅助方程， 得到该神经网络存在唯一的概周期解的新结果，同时也给出此概周期解的存在范围。     

考虑可靠性和状态估计精度的配电网优化配置研究

主动配电网中的自动化配电终端直接影响到状态估计精度和电网可靠性.通过配电网中量测配置的特点分析结果,采用灵敏度矩阵得到量测估计方差,确定其方差指标,评价指标的贡献系数并按大小排序,根据次序安装新量测设备.结合状态估计方差指标和配电终端投资指标,加权计算得出目标函数,以配电网合格条件为限制,迭代求解最优配置.通过改进配电网算例,分析了"三遥""二遥"两个优化阶段的优化过程和结果,说明算法的可行性.     

不同边界条件薄壁截锥壳的高阶振动特性研究

采用传递矩阵法研究了不同边界条件下薄壁截锥壳的高阶振动特性.基于Love壳体理论建立薄壁截锥壳振动微分方程,根据薄壁截锥壳子段间的状态向量,通过传递矩阵法得出整体传递矩阵,并用高精度的精细积分法计算固有频率,通过文献和有限元法进行验证,并分析了薄壁截锥壳在不同边界条件下的高阶振动特性.结果表明,不同边界条件下,采用传递矩阵法计算高阶固有频率与有限元法的计算结果基本一致.当轴向半波数增加时,频率明显增大;随着周向波数的增加,频率先减小后增大.固支-固支和简支-简支边界下在m=1和n=7处得到最小频率,固支-自由边界下在m=1和n=6处得到最小频率,三种边界下最小频率值分别为400.1、325.6和226.1 Hz;边界条件约束越多,最低阶固有频率越大.     

小样本下基于卷积神经网络的费用估算研究

在当前的费用估算模型较依赖数学模型、无法根据样本大幅度调整模型参数的现状下,针对导弹特征属性和研制费用公开样本稀少以及不同型号的导弹样本对待预测样本的参考意义不同的问题,提出了小样本下基于卷积神经网络的导弹研制费用估算模型.为解决小样本和样本贡献值问题,结合双三次插值算法和反距离加权插值算法对导弹原始样本集进行插值.采用导弹研制费用卷积神经网络估算模型对插值样本进行学习,得到导弹研制费用估算结果.通过与线性回归、神经网络、支持向量机、WPCA&WSVR几种模型的对比实验,验证该模型在整体估算效果上优于其他模型.