一种基于深度学习的图像超分辨率重构方法

近年来,基于卷积神经网络(CNN)的单幅图像超分辨率重构得到了广泛应用﹒然而,随着网络不断加深,也同时出现了参数过多、计算代价过大和难以训练等问题﹒为解决上述问题,提出一种新的深度残差密集网络(DRDN)框架并应用于单幅图像超分辨率重建﹒首先,网络通过密集连接充分利用了低分辨率图像从浅层到深层的各层特征,为超分辨率重构提供更多的低分辨率图像信息;其次,为了充分融合全局特征信息,通过残差学习的方式进行融合重构,同时为了缓解深层网络带来的训练困难等问题,网络采用多路跳步连接,使误差更加快速地传到各层网络;最后,将该方法与深度递归残差网络(DRRN)方法在公共数据集上进行了实验比较,结果表明DRDN在网络稳定性、时间效率、收敛速度和重建效果等方面都优于DRRN﹒     

基于马尔科夫过程修正的湖南洪涝灾变灰预测研究

通过对1985~2015年的湖南省受灾率和成灾率的数据分析,研究未来15年湖南省洪涝灾害的灾年预测和发展趋势.利用统计数据建立灰色灾变模型GM(1,1),得到了洪涝灾害有阶段性波动且受灾率与成灾率有明显的同步性的结论.经由马尔科夫过程修正的灰色残差模型,具有更高的准确率,可为中长期预测提供参考.     

利用改进ResNet和暂稳态时间序列的光伏阵列在线故障诊断方法

光伏阵列在线故障诊断方法主要采用实时电压电流时序信号作为输入故障特征。然而,这些时序信号因受最大功率点跟踪和时变环境因素的影响,往往包含暂态和稳态交替过程以及时变噪声,显著制约了故障诊断精度及可靠性。针对这些问题,本文首先利用相对位置矩阵方法将三种一维暂稳态时序数据,包括加权总电流以及光伏阵列时序电压和电流,转换为二维数据,以此生成红、绿、蓝三通道图像。而后,将图像输入到所提的基于与坐标注意力结合的残差网络（Residual Network, Resnet）模型中,该模型能提取其丰富的故障信息,有效地提升故障诊断精度。最后,通过仿真和实际的故障模拟实验获取故障样本数据,以训练和测试所提的网络模型,并与多种其它网络模型进行对比,还对仿真数据集进行了可靠性验证。经实验分析证明,本文提出的故障检测与诊断方法在准确性和稳定性方面都有更佳的表现,根据仿真平台获得的数据集也有较高的可靠性。     

基于改进残差网络的癫痫脑电自动识别算法

为了提高癫痫脑电图(EEG)的识别精度,提出一种基于改进残差网络的癫痫脑电自动识别算法。首先对EEG信号进行归一化,然后利用改进的残差模块构建一维深度残差网络,将其用于自主学习EEG的内在特征,最后利用Softmax分类器实现癫痫的自动识别。为了评估模型的性能,采用十折交叉验证对波恩大学的癫痫数据集进行实验。实验结果表明,该算法能够有效识别癫痫EEG类别,具有较高的识别准确率。     

基于超像素分割的图注意力网络的高光谱图像分类

针对卷积神经网络(CNN)仅能应用于欧氏数据,无法有效获取像素间的全局关系特征以及长距离上下文信息的问题,构建一个基于超像素分割的图注意力网络SSGAT.该网络将超像素分割后的超像素块视为图结构中的图节点,有效减少了图结构的复杂度,并降低了分类图的噪声.在3个数据集上对SSGAT及对比算法的分类精度进行测试,分别获得了94.11%,95.22%,96.37%的总体分类精度.结果表明该方法性能优异,在处理大尺度区域的分类问题时优势明显.     

联合超宽巷组合和电离层残差的北斗三频周跳探测与修复

周跳的探测与修复是实现导航定位的必要条件.北斗信号具有三频特性,在构造周跳检验量时具有更大的优势.利用北斗三频载波数据对周跳探测与修复算法进行了详细研究.首先,详细介绍了一种联合超宽巷组合和电离层残差法的周跳探测与修复算法;然后,通过设置不同的周跳条件对该算法进行了验证计算.计算结果表明,针对不同大小的周跳和不同频率上同时产生的周跳,算法均能进行精确修复,且算法具有较高的精确性和可靠性.     

一种改进K-SVD稀疏表示图像去噪算法

为解决传统K-奇异值分解(K-SVD)算法字典训练耗时过长以及低信噪比情形下去噪效果不佳的问题,提出了一种改进算法。首先将原始含噪图像进行高低频分离,然后对图像的高频部分使用基于残差比阈值的批量正交匹配追踪算法(Batch-OMP)实现稀疏重构,最后将图像的高低频部分叠加完成最终的去噪。实验结果表明,相较于小波变换去噪、DCT稀疏表示去噪以及传统K-SVD稀疏表示去噪,改进的算法能够更好地保留图像的边缘轮廓信息,并且去噪时间明显缩短。     

新型抗差Kalman滤波及其在GPS动态导航中的应用

目前,抗差Kalman滤波一般采用独立等价权形式,观测值相关时等价权的确定是一个难题.从抗差估计的原始定义出发,首先直接对观测残差进行限制,然后利用观测残差与状态预报值残差的关系对状态预报值残差进行限制,这样可同时消除观测模型误差和状态模型误差的影响.此外,本方法无需考虑观测值是独立的还是相关的.最后给出了算例,结果表明,该方法是切实可行的.     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

GTPM(1)模型在二氧化硫污染指数预测中的应用

根据南通市1997～2003年的环境质量数据,利用GTPM(1)模型对南通市未来几年大气中的二氧化硫污染指数进行预测,通过预测探讨了环境质量的变化趋势.所建模型具有较低残差、较高精度,有较好的可行性和适用性,可为管理规划提供决策依据.