基于MLP&ST模型的空气质量预测

针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测，而少有对未监测区域进行预测的问题，综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响，提出了一种联合训练模型MLP&ST （MLP&spatial-temporal），模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数（air quality index，AQI）。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29；然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明，MLP&ST模型在3种评价指标下（RMSE，MAE，MAPE）皆优于其他对比模型，验证了所提出模型具有良好的预测效果。     

安全视角下动态共乘匹配成功率的仿真

研究在安全视角下，动态共乘系统对于出行个体的匹配建模与仿真结果分析。构建动态共乘匹配模型框架，并分别建立乘客安全信任演化模型、政策导向影响模型、平台安全投入影响模型和安全事件影响模型，通过系统仿真的方式获得运行数据，以此评价政策宣传密集度和强度、平台安全投入强度、司机对安全投入敏感度和高危安全事件发生概率等因素对司乘匹配成功率的影响。研究结果表明，政府主导的监管模式相对于平台主导模式而言更能显著提升司乘匹配成功率，而政府和共享乘车平台的双重监管模式对司乘匹配率的提升最为有效。同时，政府政策导向宣传作用和平台安全投入作用均存在一定的衰减效应，政府与平台需要把控监管的时机和度量问题。特别地，平台可以重点关注对安全投入敏感度更高的司机，这类司机更容易在受监管的情况下规范自身行为，使得平台的安全投入更加行之有效。     

崩积体粒径的图像识别与分析

崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。     

人才吸引力因素与政策工具契合关系研究以河北省为例

人才是第一资源,人才引进培养是经济社会发展的一个关键,近年来我国各地纷纷出台吸引人才的重磅政策.为探求人才政策工具对人才的吸引力情况,在构建人才吸引力因素理论模型基础上,通过对178位人才问卷调查获得人才吸引力关键因素,对河北省163份人才政策文本进行数据挖掘,分析政策工具与人才吸引力因素的契合关系.研究得出创新氛围、人才培训培养、人才激励评价、创新创业支持、人才服务和薪资待遇等方面契合度高,政策效果较佳;工作场所仪器设备条件、配偶子女安置和住房补贴的契合关系为政策不足,应加大政策制定;人才载体和医疗社会保障的契合关系为政策冗余,需加强政策实施.     

清淤泵提升设备伸缩臂有限元分析及优化设计

秦山核电二期及方家山核电6台机组的PX泵房大修期间需对格栅除污机下方水室进行清淤处理,清淤过程中需用水泵将水室中的淤泥和残水抽出。把核电站PX泵房提升设备伸缩臂作为研究对象,目标参数设定为悬臂梁体积和质量,利用ANSYS Workbench进行参数化设计及求解,在总应力和总位移都有盈余的情况下,以悬臂梁截面尺寸的厚度作为设计变量进行尺寸优化,从而达到设计的要求。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

多任务深度卷积网络的CT图像方向校正

针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.     

斜入射时Salisbury屏电磁参数匹配规律研究

利用电磁波传输理论,研究并推导出了电磁波斜入射时Salisbury屏后向反射率公式,使用三维网格法讨论了各个电磁参数、隔离层厚度、入射波频率等同后向反射率之间的关系.研究结果表明:在2～18GHz范围内,角度后向反射率有很大;在f=16GHz时,μ_(r1)和μ_(r2)取值的增加使得材料的磁损耗和储能能力加强,导致材料有很好的吸收效果;然而ε_(r1)和ε_(r2)取值增加时,由于表面反射效应增强,使得吸波效果下降;在2～18GHz频段内后向反射率均可达到4.5dB以上,能够满足军事和民用的要求.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

双透射率成像模型与Retinex 融合的水下图像清晰化

针对水下图像出现的颜色失真、对比度低、雾化现象等问题,提出双透射率成像模型与Retinex融合的水下图像清晰化方法.首先,采用基于改进双透射率成像模型的复原算法,用以解决图像雾化以及亮度失衡;其次,在带色彩恢复的多尺度Retinex增强算法中引入引导滤波,解决图像色偏问题;此外,引用自动色彩增强算法,有效提升对比度;最后,将三个输入图像与结合对比度、显著性、饱和性得到的对应权重图采用多尺度融合框架得到清晰化水下图像.实验结果表明,与现有新颖算法相比,所提方法可以最大程度地将多种单一算法的优势有效结合起来,水下彩色图像质量评价指标(underwater color image quality evaluation,UCIQE)均值高于各比较算法6.03％且加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)特征匹配点明显提升,算法能在保留图像细节的同时有效校正色偏现象、提升图像对比度及清晰度,更符合人眼的视觉效果.