【摘 要】
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城市路网交通流预测受到历史交通流和相邻路口交通流的影响，具有复杂的时空关联性。针对传统时空残差模型缺乏对交通流数据进行相关性分析、捕获微小变化容易忽略长期时间特征等问题，提出一种基于改进时空残差卷积神经网络的城市路网短时交通流预测模型。该模型将原始交通流数据转化成交通栅格数据，利用皮尔逊相关系数（PCC）对交通栅格数据进行相关性分析，确定相关性高的周期序列和邻近序列，同时建立周期序列模型和邻近序列
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城市路网交通流预测受到历史交通流和相邻路口交通流的影响，具有复杂的时空关联性。针对传统时空残差模型缺乏对交通流数据进行相关性分析、捕获微小变化容易忽略长期时间特征等问题，提出一种基于改进时空残差卷积神经网络的城市路网短时交通流预测模型。该模型将原始交通流数据转化成交通栅格数据，利用皮尔逊相关系数（PCC）对交通栅格数据进行相关性分析，确定相关性高的周期序列和邻近序列，同时建立周期序列模型和邻近序列模型，引入长短时记忆（LSTM）神经网络作为混合模型提取时间特征，捕获两种序列的长期时间特征。利用成都市
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以海口市建成区绿地作为研究对象，以2008年、2013年、2017年和2020年的QuickBird卫星影像作为数据源，在ArcGIS10.2中按照《城市绿地分类标准》（CJJT85-2017）提取绿地信息，结合Fragstats4.2软件对绿地信息进行指数计算，目的在于监测绿地格局动态变化的趋势，为优化海口市建成区绿地格局的中长期规划和近期绿地景观质量提升提供科学的方法 .结果表明：12年间海口
针对单核网络模型核函数选择无依据以及基于随机特征映射的四层神经网络(FRMFNN)节点规模过大的问题，提出了一种基于随机特征映射的四层多核学习神经网络(MK-FRMFNN)算法。该算法首先把原始输入特征通过特定的随机映射算法转化为随机映射特征，再经过不同的随机核映射生成多个基本核矩阵，然后将基本核矩阵组成合成核矩阵通过输出权重连接到输出层。对原始特征进行随机映射的权重是根据任意连续采样分布概率随机
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为减少动态环境对移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）的影响，提出了一种特征点法视觉里程计自适应优化算法。该算法有助于改善光照条件变化情况下图像特征的不变性，有效提取纹理信息不充分区域的特征用于图像匹配。采用降采样法建立图像金字塔，将每个缩放后的图像根据预先设定规则划分为多个图像块。在每个图像块上进行光照非线性调整来增加图像细节，并且通过计算图像灰度概率分布来剔除无纹理区域。基于提出的方法建立了
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关系抽取任务旨在从文本中抽取实体对之间的关系，是当前自然语言处理领域的热门方向之一。针对中文人物关系抽取语料中语法结构复杂，无法有效学习文本语义特征的问题，提出一个基于预训练和多层次信息的中文人物关系抽取模型（CCREPMI）。模型首先利用预训练模型较强的语义表征能力生成词向量，并将原始句子分成句子层次、实体层次和实体邻近层次分别进行特征提取，最终融合句子结构特征、实体含义和实体与邻近词的依赖关系