【摘 要】
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随机配置网络(Stochastic configuration network, SCN)构建一个不等式约束条件对隐性参数进行随机分配,同时对其范围进行自适应选择,具有收敛速度快、建模精度高等优点.由于随机算法的本质特性,不可避免产生低值、冗余节点,为提高SCN软测量模型的稀疏性,本文提出一种简约随机配置网络(Parsimonious stochastic configuration networ
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随机配置网络(Stochastic configuration network, SCN)构建一个不等式约束条件对隐性参数进行随机分配,同时对其范围进行自适应选择,具有收敛速度快、建模精度高等优点.由于随机算法的本质特性,不可避免产生低值、冗余节点,为提高SCN软测量模型的稀疏性,本文提出一种简约随机配置网络(Parsimonious stochastic configuration network, PSCN). PSCN在网络增量构建目标函数中引入L_1范数,建立一个新的不等式约束条件来保障隐性
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黄河流域生态系统质量直接关系到国家中长期生态安全和高质量发展，研究黄河流域生态系统质量时空变化，可为黄河流域的生态保护和高质量发展提供参考. 该研究基于长时间序列MODIS数据，提取能够反映生态系统质量的归一化植被指数(NDVI)、叶面积指数(LAI)、表层水分含量指数(SWCI)和陆地表面温度(LST)4个关键指标构建遥感生态指数(remote sensing ecological index，
近年来，无线传感器网络的应用逐渐广泛，而传感器有限的电池容量成为阻碍无线传感器网络发展的一大瓶颈。随着无线充电技术的日趋成熟，特别是磁共振无线充电技术的发展，利用移动充电车和无线充电技术给无线传感器补充能量，以保证无线传感器网络持续运转，成为新的研究热点。主要介绍在大规模的无线传感器网络中，如何调度多个充电车给网络中的待充电传感器补充能量。为了均衡多个充电车的充电任务，缩小整个充电任务的完成时间，
解磷微生物是土壤磷循环中的重要环节，能够通过酸解作用、酶解作用将无效磷转化为有效磷供植物吸收利用，提高磷素利用率，进而促进植物体生长发育。文中综述了解磷微生物的功能，提取、培养、筛选方法、作用机制及分子生物学调控技术，概述了解磷微生物在林业生产中的应用效果及前景，以期增强人们对解磷微生物在土壤—林木界面的认识，并为探究解磷微生物在林业生产、土壤修复以及森林生态系统磷循环提供参考。
针对监控视频中行人外观、姿态相似等现象导致的视频行人重识别准确率低的问题进行了研究，提出了一种基于图模型的视频行人重识别方法，有效利用了视频中的时序信息，实现跨帧及帧内区域的信息交互。具体来说，该文利用跨帧分块区域间的关联信息建立区域节点间的固有关系，并进行特征传播迭代更新区域信息。另一方面，在度量学习过程中，该文提出了一种加权损失函数策略，这个方法将先前挖掘策略中的二进制分配法(即丢弃或保留该样
高寒草原水热交换的季节性特征显著，土壤冻融过程对地-气水热交换有着重要的影响。本文利用黄河源区汤岔玛小流域2014年5月至2015年5月陆面过程观测数据，将土壤冻融过程划分为完全融化（TT）和完全冻结（FF）两种状态与融冻（T-F）和冻融（F-T）两个过程，并分析了期间高寒草原下垫面净辐射、感热通量、潜热通量和地表热通量不同状态和过程中的变化，以此探究土壤冻融过程中地气间的水热交换特征。研究表明：
标准的非负矩阵分解(NMF)应用于高光谱解混时,容易受到噪声和异常值的干扰，解混效果较差。为了提高分解性能，该文将L_(21)范数引入标准的NMF算法中，对模型进行了改进，从而提高算法的鲁棒性。其次，为了提高分解后丰度矩阵的稀疏性，将双重加权稀疏约束引入L_(21)NMF模型中，使其中一个权值提高每个像元对应的丰度向量上的稀疏性，另一个权值提高每个端元对应的丰度向量上的稀疏性。同时，为了利用像元的
针对传统目标识别算法对于遮挡目标识别准确率低的问题，提出一种基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法。该算法首先采用离散曲线演化算法初步划分目标轮廓，根据分段起伏度进行分段优化，得到完整描述目标轮廓特征的有效分段；然后通过动态规划算法分析轮廓分段之间高度函数特征的相似度，利用特征显著度评价分段特征相对于目标整体特征的重要性；最后将分段之间的相似度和其特征显著度相结合，得到衡量识别准确率的联合相似度，
脉冲神经网络(SNN)采用脉冲序列表征和传递信息，与传统人工神经网络相比，更具有生物可解释性。但典型SNN的特征提取能力受到其结构限制，对于图像数据等多分类任务的识别准确率不高，不能与卷积神经网络(CNN)相媲美。针对该问题，提出了一种新型的自适应编码脉冲神经网络(SCSNN)，将CNN的特征提取能力和SNN的生物可解释性结合起来，采用生物神经元动态脉冲触发特性构建网络结构，并设计了一种新的替代梯
针对基于YOLOv3模型的侧扫声纳沉船目标检测方法存在小目标漏警率高、模型权重大、检测速度未能满足实时性需求等问题，引入YOLOv5算法并根据数据集特点，提出基于YOLOv5模型的侧扫声纳海底沉船目标检测方法。在YOLOv5基础框架下尝试YOLOv5a、YOLOv5b、YOLOv5c、YOLOv5d、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x八种不同深度和宽度的模型结构，并选择
针对多平面结构的物体，传统的点特征点云配准方法存在鲁棒性差、易收敛到局部最优解等问题，提出了一种基于法向量投票的点云配准方法。用平面特征代替点特征作为配准基元，建立基于平面的坐标转换模型。首先构建kd-tree，计算各点的法向量，并将法向量转换到霍夫空间进行投票，提取平面特征；然后将单位四元数作为特征描述算子，以同名平面特征作为约束条件，根据最小二乘平差原则，求解点云之间的位姿变换关系。实验结果表