豫北地区跨断层场地水准观测与地震监测

跨断层形变水准测量是进行地震中长期预报的监测手段之一,测定的地壳形变是地壳运动的一种外部现象,而地震是地壳内应力-应变能量的逐渐积累和突然释放,这必然导致地壳外表的形状变化,因此地壳形变与地震之间存在着某种形式的天然联系。基于此,介绍豫北地区跨断层场地水准观测情况,利用所得到的形变信息,探讨安阳、卫辉两个断层的变化情况以及在地震监测中的作用。     

面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点，在运动目标检测等领域中获得广泛运用，但其也存在一些缺点，如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题，针对这些不足，从ViBe算法处理过程的主要阶段出发，提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题，其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中，帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题，改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度，再把两个结果进行“或”运算，最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰，使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点，实验结果表明，与传统的ViBe算法相比，能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题，提高运动目标检测精确度.     

北斗卫星导航产业发展态势的多维度预测方法

针对北斗市场发展过程中不同维度市场产值的预测需求，从整体产值、产业链、上市公司市值等3个不同维度构建了北斗市场产值预测模型。从整体市场产值预测需求出发，研究对比了不同预测模型的产值预测方法及精度，得到不同数据情况下的模型选择参考；基于产业链的产值发展数据，采用不同的经济预测模型，实现单一产业链或整体产值的统计预测；基于上市公司市场产值的预测方法，对特定上市公司、整体北斗市场等不同维度和层次的市场产值进行跟踪和预测。最后，通过实验验证分析了不同模型和方法的精度和可行性，分析在不同数据基础和预测需求条件下的适用方法，为满足不同维度的北斗市场产值预测提供数据和决策支持。     

基于低秩双线性池化注意力网络的舰船目标识别

针对多模态舰船图像融合识别质量不高等问题，构建了一种端到端的低秩双线性池化注意力网络。首先对各模态原始特征向量基于跨模类别中心进行注意力加权重构，使不同模态特征更好地关注公共类别信息；然后采用双线性池化捕获不同模态图像的交互信息，并引入权重低秩分解降低网络参数规模；最后依靠特征级联实现模态信息的交互与互补，并设计联合损失提升网络跨模态融合识别效果。实验结果表明，相比现有融合方法，所提方法可有效提升多模态遥感舰船图像的融合识别效果，在公开的遥感舰船数据集上取得了较高的识别准确率。     

人脑聆听轻音乐和静息状态下的EEG临界动力学特性

已有研究发现人静息态时大脑皮层活动处于近临界状态,且具有优化的信息传输效率.然而大脑在感觉刺激状态下脑电临界动力学特征少有研究.此外,轻音乐被报道对于抑郁症、精神分裂症及术后损伤均具有较好的辅助治疗作用.本文应用临界动力学理论,研究了轻音乐刺激状态时大脑皮层脑电临界动力学特性.我们记录了26名被试在闭眼、睁眼及闭眼听音乐状态的脑电信号,对3种状态进行了频率特性和临界动力学特征分析.结果显示人在睁眼状态,全脑脑电信号活动率显著高于闭眼和听音乐状态.相对于闭眼的临界状态,音乐状态和睁眼状态分别趋向于次临界和超临界的状态,即趋向于系统的低耗能态和高耗能态.说明轻优美的音乐可以帮助大脑进入更好的休息状态,没有大尺度的活动发生,这为音乐治疗提供了有价值的实验依据.     

具有平行平均曲率向量的伪脐子流形

研究局部对称空间中具有平行平均曲率向量的n+p维伪脐子流形,得到这类子流形关于第2基本形式模长的平方σ和Ricci曲率的一个拼挤定理。     

一种提取近红外光谱信号中诱发血液动力学反应的方法

为了更好地提取与大脑功能活化有关的诱发血液动力学反应(EHR),综合比较了不同经验模态分解算法的优缺点,提出了一种提取近红外光谱信号中EHR的方法——ICEEMDAN-RLS。利用5种经验模态分解算法对近端通道信号进行分解,根据分解结果对远端通道信号进行自适应滤波,借助皮尔森相关系数和相对均方误差评估不同经验模态分解算法的EHR提取性能,在此基础上分析经验模态分解和传统块平均方法的块平均次数与EHR信号质量之间的关系。结果表明,基于5种经验模态分解算法的自适应滤波方法都能有效提取远端通道信号中包含的EHR,ICEEMDAN-RLS具有更大的皮尔森相关系数和更小的相对均方误差,仅需要进行10次块平均便可获得稳定的EHR信号,比传统方法的块平均次数减少了75%,且具有较高的EHR信号质量,可以更有效地提取淹没在全局干扰中的EHR。该结果可为大脑功能活化的研究提供参考。     

复杂网络的冯诺依曼熵

主要研究了复杂网络的冯诺依曼熵.结论表明,一般情况下,冯诺依曼熵不随边的增加而严格单调增加.其次,定义了星生成图和路生成图,并给出了熵与这两类图的联系.最后,利用3种经典随机图模型和随机树模型,证明了平均场意义下冯诺依曼熵随复杂网络的边数和直径递增.