利用伪速度方法压制浅海鬼波

采用基于用传统方法获取的海上单分量地震资料, 估算出同一位置速度的垂直分量(伪速度), 再与单分量压力数据联合, 达到压制鬼波的目的。将稀疏约束的反卷积方法作为鬼波压制的关键环节, 使得在浅海环境下, 由海水表面引起的检波器端上、下行波干涉产生的陷波问题得到改善, 同时低频能量得到增强, 提高了数据的分辨率。该方法可用于海上单分量压力数据的再处理, 拓宽数据的频带范围。     

一种利用Spark-GPU加速 CT图像重建的设计

目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

一类带有稀疏过程的混合双险种最优再保险

在稀疏相关风险模型基础上,将调节系数视为成数与超额赔款混合再保险中保险人自留额的函数,通过最大化调节系数得到保险公司的最优自留额。     

基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差（Mean Square Error,MSE）作为目标损失函数，导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题，提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型（Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN）以改善重建效果.首先，鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能，SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想，实现重建过程中失真与感知质量的兼顾；其次，SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列，并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络，将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络；最后，利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验，实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上，...     

八种最小二乘SVM型学习算法的优势比较

我们知道,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)型学习算法的计算复杂性和稀疏性对分析和处理大数据来说是非常重要的两个因素,尤其是对高维数据.学者们针对这两个因素做了大量的研究,提出了许多改进的SVM型算法,常见的有基于最小二乘技术的SVM型算法和孪生SVM型算法.它们当中,有些算法的出发点基本相同,但是求解方法上略有不同;有些算法有明显不同的出发点,其所构建的最优化模型也不相同.选取八个较具代表性的最小二乘SVM型算法,分析和比较它们之间的优势和劣势,以期读者更加深入的理解这类算法,且在应用于实际问题中时更具有选择性.     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

Underdetermined DOA estimation and blind separation of non-disjoint sources in time-frequency domain based on sparse representation method

This paper deals with the blind separation of nonstation-ary sources and direction-of-arrival （DOA） estimation in the under-determined case, when there are more sources than sensors. We assume the sources to be time-frequency （TF） disjoint to a certain extent. In particular, the number of sources presented at any TF neighborhood is strictly less than that of sensors. We can identify the real number of active sources and achieve separation in any TF neighborhood by the sparse representation method. Compared with the subspace-based algorithm under the same sparseness assumption, which suffers from the extra noise effect since it can-not estimate the true number of active sources, the proposed algorithm can estimate the number of active sources and their cor-responding TF values in any TF neighborhood simultaneously. An-other contribution of this paper is a new estimation procedure for the DOA of sources in the underdetermined case, which combines the TF sparseness of sources and the clustering technique. Sim-ulation results demonstrate the validity and high performance of the proposed algorithm in both blind source separation （BSS） and DOA estimation.     

资讯

<正>时事·民政部1.9月18日,财政部.民政部向重庆市下拨1.2亿元中央自然灾害生活补助资金.用于近期严重暴雨洪涝灾害受灾群众紧急转移安置.过渡期生活救助.遇难人员家属抚慰和倒损房屋恢复重建.帮助做好受灾群众基本生活救助工作。9月19日.第三届中国公益慈善项目交流展示会主题研讨会在深圳市召开。会议以"构建慈善新格局"为主题.旨在搭建一个具有广泛社会影响力的慈善价值传播平台,从而促进专业交流与合作。民政部部长、中国慈善联合会会长李立国参加会议并致辞。9月20日-21日,全国社会工作专业学位     

基于空间注意力的文本超分辨率重建算法

自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%.