基于Xception模型的遥感影像场景变化检测

由于遥感场景固有的语义特征,深度学习在场景分类中具有突出的语义特征提取能力,近年来得到了广泛的研究。然而,现有的基于深度学习的方法大多没有精细描绘场景几何形状,而是利用固定大小的滑动窗口来对影像分类,这些窗口可能由多种场景类型的混合像元组成,导致场景识别的可分离性低,细节粗糙,分类精度低。针对这一问题,将简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)与迁移学习相结合,实现场景斑块的精确分类,进一步提高场景变化检测的准确性。首先基于SLIC算法,考虑强度分布的相关性,将遥感影像分割成多尺度斑块;其次利用Xception模型结合迁移学习网络从多尺度斑块中提取深度语义特征,并基于softmax分类器计算概率,从而判别场景斑块的类别;最后,基于场景分类的结果提取地物的变化信息。实验结果表明,该方法能够适应不同尺度的场景识别,达到利用窗口网格检测方法的最高水平,提高了场景变化检测的精度和效率。     

基于低秩稀疏表示的子空间学习研究综述

以基于低秩稀疏表示的子空间学习为研究对象,对近几年的相关研究工作进行了归纳总结.首先,阐述了子空间学习及低秩稀疏表示的概念;然后,根据迭代更新的方法,将基于低秩稀疏表示的子空间学习分为基于矩阵分解的子空间学习和基于谱聚类的子空间学习两大类;其次,对它们各自算法的核心思想进行了详细介绍,并对这些算法的优缺点进行了对比分析...     

学术共同体:教育类期刊的品质发展路径 ——《江苏教育研究》的行与思

马克思主义哲学的共同体理论的当代价值之一,是为新时代学术共同体构建提供了科学的理论依据.中国特色社会主义建设进入新时代,强化学术共同体建设是构建中国特色哲学社会科学的内在要求.在教育发展与课程改革进程中,教育类期刊履行服务决策、创新理论、指导实践、引导舆论的基本职能,肩负着传播教育思想、引领学术热点、涵育学术人才等使命...     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

针对要点防空模型的作战兵力优化研究

为了在现代化联合防空作战中,根据蓝方火力配置,红方能够做出最优的兵力分配,使防空效能最大化。从要点防空的任务角度出发,对作战兵力分配进行建模优化,并对优化后的兵力分配效能进行评估。首先选定任务背景为近海小规模局部战争,对复杂作战情况进行抽象得到模型。对模型进行优化,求解得到红方最优兵力分配结果,提出一种新方法,简化了对有限制的类二项分布期望的求解,得到蓝方各类进攻力量成功突防的期望以及红方要点平均损耗期望,并用此值定量评估联合防空的兵力分配效能。最后,进行了实例分析,验证了模型的有效性。     

基于预聚类主动半监督的作战体系效能评估

针对作战仿真实验中体系效能通常依靠专家评估、评估代价较大的问题,提出一种基于预聚类主动半监督学习的作战体系效能评估方法。明确了使用该方法进行作战体系效能评估的基本流程,以及自顶向下的评估模式和二值化的评估标准。重点构建了预聚类主动半监督学习算法,首先,结合作战仿真实验数据的特点,对未评估样本进行预聚类,选择最有价值的样本供专家标注;然后,使用已标注的样本训练主动学习算法和半监督学习算法的公用学习器;最后,利用主动学习算法挑选价值较高的样本交由专家评估,并利用新样本对学习器进行不断更新。作战仿真实验数据表明,该方法在达到预期评估准确度的同时降低了评估代价,能有效应用于大规模作战仿真实验的体系效能评估。     

基于R语言的赏金类软件数据分析

随着赏金类软件的不断发展,人们日常的对话从“今天你吃饭了吗”转变成“今天你领钱了吗”.2017下半年,随着支付宝扫码赚赏金和直播答题赚赏金等活动的兴起,赏金类软件一时风头无两,得到了国民的极高关注.文中利用R软件进行数据的分析处理,旨在了解影响赏金类软件推广的因素,分析用户对赏金类软件的看法,研究其发展所面临的问题.最...     

时变路网下电动汽车冷链配送路径规划研究

在双碳背景下,电动汽车已在物流行业快速普及.在满足生鲜品的新鲜程度、车辆限载及电动汽车的电量限制等约束条件下,将电动汽车充电过程所产生成本纳入目标函数中,构建了时变路网下带软时间窗的电动汽车多温共配路径优化模型.根据该模型的特点,引入K-means聚类对客户进行聚类,同一聚类单元内设计免疫遗传算法,得到启发式路径优化方案.实验结果表明,根据顾客的需要及时变路网特性,合理安排运输规划与配送路径,保证了生鲜品运输的时效性;采用电动汽车多温共配的运输方式进行运输,运输成本更加低廉、过程更加节能,提高了企业的经济效应.     

基于类神经网络的垃圾邮件过滤技术研究设计

由于目前尚无论文使用类神经网络针对中文内容的邮件进行垃圾邮件的辨识,因此希望通过实验了解,使用类神经网络对于垃圾邮件的辨识是否可行。关键词数目对于垃圾邮件的辨识是否会有影响;将邮件分类使用二分法以及实际使用测试资料中垃圾邮件的七个分类加上正常邮件共八类,此两种分类结果,对于使用类神经网络辨识垃圾邮件是否会有影响。     

基于遗传和蚁群算法融合的聚类新方法

遗传算法具有快速良好的全局搜索能力,而蚁群聚类算法具有良好的分布式并行性和正反馈能力。将两种算法进行融合,充分利用算法各自的优势和特点,能更有效地进行聚类分析。实验证明这种新组合算法在优化能力和时间性能上比常用的聚类算法有比较明显的优势。