【摘 要】
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深度学习在诸如图像分类等计算机视觉任务中取得了显著成功，归功于各种新颖的深度网络架构的涌现。首先，大多数的深度网络架构都是由人工手动设计的，过程耗费精力且易出错；其次，自动的神经架构搜索和优化学习方法，引起学者的广泛关注；再者，自动架构工程在高光谱图像分类任务中仍然鲜有研究。基于此，本文提出了一种快速且自动化的深度网络模型构建和生成方法，并应用于高光谱图像分类任务。实验表明，本文提出的方法取得了相
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深度学习在诸如图像分类等计算机视觉任务中取得了显著成功，归功于各种新颖的深度网络架构的涌现。首先，大多数的深度网络架构都是由人工手动设计的，过程耗费精力且易出错；其次，自动的神经架构搜索和优化学习方法，引起学者的广泛关注；再者，自动架构工程在高光谱图像分类任务中仍然鲜有研究。基于此，本文提出了一种快速且自动化的深度网络模型构建和生成方法，并应用于高光谱图像分类任务。实验表明，本文提出的方法取得了相较传统人工设计的深度卷积网络更优异的性能。
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针对目前视觉定位方法中使用人工特征的限制，提出了一种基于全卷积编解码网络的视觉定位方法。不同于以往的场景构建方式，该方法将场景点3D坐标映射到图像的BGR通道，建立了图像到场景的直接联系，并通过全卷积编解码网络学习图像与场景结构的关系。给出一张图像，网络可以预测其每个像素点对应的3D点在当前场景世界坐标系的坐标；然后结合RANSAC和PnP算法求解位姿并优化，得到最终的相对位姿。在7-Scenes
室内定位存在成本高、定位精度低等问题，本文提出了一种融合傅里叶变换和Kalman滤波的改进自适应陷波器定位算法(Notch-FFT-Kalman Filter)，该算法采用自适应陷波滤波器（Notch Filter）进行相位搜索，融合傅里叶变换(FFT)中心频率筛选的滤波算法对信号进行降噪，对定位解算结果进行Kalman滤波后处理校正，以降低噪声带来的误差。实验结果表明：改进的自适应陷波器算法在室
PM_(2.5)作为主要空气污染物之一，严重威胁居民健康，研究PM_(2.5)污染的时空分布特征有助于评价和改善城市人居环境。本文利用襄阳市国测站点数据分析PM_(2.5)污染总体水平，并利用襄阳市监测微站数据，采用空间插值方法分析冬季典型月份PM_(2.5)时空分布特征，最后结合气象数据分析襄阳市PM_(2.5)浓度变化与各类气象要素的关系。结果显示：1）襄阳市2015年至2018年PM_(2.
地面综合交通可达性是评价枢纽机场服务能力的重要指标。本研究基于WebGIS服务构建了针对枢纽机场综合交通可达性的评估模型，在公共交通和驾车出行两种模式下对北京“一市两场”地面交通空间可达性进行定量评估，并进一步结合城市人口空间分布分析北京市航空出行便利性。结果显示北京首都国际机场和大兴国际机场综合交通体系较为发达，可高效覆盖北京城市核心区域，尤其在大兴国际机场投用后，北京市航空出行便利性明显提升，
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针对传统 GM(1，1) 模型易受外界环境干扰，易使原始序列发生突变，导致模型精度低、残差大的问题，提出运用相对误差与时间距离相结合对原始数据加权的方法，建立加权GM(1，1) 模型；引入新陈代谢思想，建立加权动态GM(1，1) 模型。结合某高层建筑沉降监测数据，采用传统模型、加权模型和加权动态模型进行对比分析，并利用Matlab实现程序化建模。研究结果表明：加权动态模型能更好地拟合高层建筑沉降监
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