【摘 要】
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为充分挖掘全极化探地雷达探测道路空洞时的数据解译与融合规律,获取更加全面、准确的探测信息,以实际道路空洞为研究对象,首先利用GprMax数值建模软件对道路空洞进行全极化探测模拟,将获取到的极化数据图像化处理后,提取原始数据中蕴藏的极化特征,再采用主成分分析法对极化图像进行特征融合,最后将融合图像上的振幅最大值与初始极化图像进行比对.结果显示:融合图像的振幅最大值在单空洞条件下较VV、HH极化分别提升了约60％,20％,在“管线+空洞”条件下较VV极化提高了5倍,较HH极化则降低了约20％.用主成分分析法对
【机 构】
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交通运输部科学研究院,北京 100029;交科院检测技术(北京)有限公司,北京 100013
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为充分挖掘全极化探地雷达探测道路空洞时的数据解译与融合规律,获取更加全面、准确的探测信息,以实际道路空洞为研究对象,首先利用GprMax数值建模软件对道路空洞进行全极化探测模拟,将获取到的极化数据图像化处理后,提取原始数据中蕴藏的极化特征,再采用主成分分析法对极化图像进行特征融合,最后将融合图像上的振幅最大值与初始极化图像进行比对.结果显示:融合图像的振幅最大值在单空洞条件下较VV、HH极化分别提升了约60％,20％,在“管线+空洞”条件下较VV极化提高了5倍,较HH极化则降低了约20％.用主成分分析法对雷达全极化数据进行融合,能得到更加真实、更高分辨率的探测图像.
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在面临突发大型公共事件时虚假信息的广泛传播将具有极大的破坏性.虚假信息的传播将严重干扰疫情的救治工作,针对以往传统分类模型存在特征稀疏,准确率不高等问题.提出了一种基于Word2Vec的疫情虚假信息检测方法.该方法使用Word2Vec模型训练词向量,解决了传统向量空间模型的特征稀疏问题,再引入TFIDF对词向量进行加权,最终将处理过后的数据输入到SVM模型.通过在国内新闻平台爬取的数据集上的实验验证,该方法较之传统方法,对虚假信息的检测在准确率上有4％以上的提升.
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