城市用地功能精细化识别方法：时序动态图嵌入深度学习模型

多源大数据融合背景下的城市功能区识别是复杂非线性系统的模式识别问题,如何有效地从大规模的轨迹数据中提取出多粒度连续性时变和多尺度空间相互作用的信息是进行城市区域功能识别的关键。本研究设计实现了一种基于时序动态图嵌入的深度学习模型,在融合滴滴出行及兴趣点数据（Point of Interest, POI）基础上,提取城市区域存在的时间和空间上的隐式特征,结合聚类分析实现城市用地功能的语义识别。结果表明,成都市中心的用地功能趋向复合多样化的发展,且用地属性随时间发生作用范围和用地类型的变化,呈现出功能随着城市群体活动而变化的时空规律。与相关文献的对比实验表明,本文提出方法在更细粒度的时间段下进行功能区识别,得到的同一类功能区域内集聚度更高,能够更好的捕获复合型区域在不同时间模式下呈现出的用地功能变化。本研究为城市用地功能识别研究提供了新的技术方法,为城市规划研究人员全面理解城区结构属性提供了有效手段,对推动城市空间得到更合理高效的利用具有一定的价值。     

面向高分遥感影像道路提取的轻量级双注意力和特征补偿残差网络模型

针对高分辨率遥感影像背景复杂,道路提取容易受阴影、建筑物和铁路等背景信息干扰的问题,提出一种带有轻量级双注意力和特征补偿机制的DAFCResUnet模型。该模型在ResUnet的基础上,通过增加轻量级的双注意力和特征补偿模块实现模型在性能和时空复杂度上的平衡。其中,双注意力模块可以增强模型的特征提取能力,特征补偿模块可以融合网络中来自深浅层的道路特征。在DeepGlobe和GF-2道路数据集上的实验结果表明,DAFCResUnet模型的IoU和F1-score可以达到0.6713、0.8033和0.7402、0.8507,模型的整体精度优于U-Net、ResUnet和VNet模型。与U-Net和ResUnet模型相比,DAFCResUnet模型仅增加了少量的计算量和参数量,但IoU和F1-score均有较大幅度的提高;与VNet模型相比,DAFCResUnet模型在计算量和参数量远低于VNet的情况下取得了更高的精度,模型在精度和时空复杂度两方面均有优势。相比其他对比模型,DAFCResUnet模型具有更强的特征提取和抗干扰能力,能更好解决道路上的干扰物、与道路特征相似地物、树荫或阴影...     

基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法

传统遥感影像变化检测方法依赖人工构建特征,算法设计复杂且精度不高;而将2幅不同时相影像叠加后输入神经网络的遥感影像变化检测方法会造成不同时相的特征相互影响,难以保持原始影像的高维特征,且模型鲁棒性较差。因此,本文提出一种基于改进DeepLabv3+孪生网络的遥感影像变化检测方法,以经典DeepLabv3+网络的编解码结构为基础对网络进行改进:(1)在编码阶段利用共享权值的孪生网络提取特征,通过2个输入端分别接收2幅遥感影像,以保留不同时相影像的高维特征;(2)在特征融合中用密集空洞空间金字塔池化模型代替空洞空间金字塔池化模型,通过密集连接的方式结合每个空洞卷积的输出,以提高对不同尺度目标分割的精度;(3)在解码阶段中针对不同层级特征图信息差异较大,难以融合的问题,引入基于注意力机制的特征对齐模型,引导不同层级的特征对齐并强化学习重要特征,以提升模型的鲁棒性。应用开源数据集CDD验证本文方法的有效性,并与UNet-EF、FC-Siam-conc、Siam-DeepLabv3+和N-Siam-DeepLabv3+网络对比试验。试验结果表明,本文方法在精确率、召回率、F1值和总体精度上达到8...     

基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

Treatment Effects of Tunnel Entrance Collapse Section Based on Field Monitoring Results北大核心CSCD

为评价隧道洞口塌方段的安全性,基于累计变形预测和变形速率趋势分析模型,结合工程实例,研究隧道洞口塌方段的处理效果。实例分析表明：在累计变形预测方面,GA-VMD模型在隧道变形数据的信息分解过程中具有明显的优越性,可利用其将隧道变形数据分解为趋势项和误差项,且通过组合预测能有效保证预测精度,得出累计变形的后期仍具一定增加趋势,但增加速率相对较小;在变形速率趋势分析方面,变形速率具下降趋势,且随时间持续,下降趋势更为显著。综合对比两者结果,隧道变形无明显增加趋势,并趋于稳定方向发展,说明塌方处理措施是合理有效的,为其防治效果评价提供了理论依据。     

一种基于核学习的储集层渗透率预测新方法

基于核学习的支持向量机,是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础。这里提出了核学习技术在储集层非均质特性描述中渗透率参数预测的新用途。在复杂地层中,基于支持向量机的智能和自适应模式识别能力而建立了常规测井多参数信息输入的渗透率预测模型,然后对实际油田储集层渗透率进行了预测。与常规线性回归模型预测结果相对比,所提出的方法更易于使用,很少受不确定因素的影响,并具有较强的信息整合能力以及更高的预测准确性和可信度。     

融合多模态特征的社会多媒体谣言检测技术研究

以微博为代表的社会媒体的蓬勃发展在加速信息交流的同时,也促使虚假谣言信息迅速在社会网络上传播,造成严重的后果.自动谣言检测问题受到了国内外学术界、产业界的广泛关注.围绕社会多媒体谣言检测这一问题,本文总结了融合多模态特征的谣言检测相关技术.首先从基本概念出发,阐述了谣言的定义和社会多媒体的特点,给出了社会多媒体谣言检测问题的定义.针对谣言检测面临的多模态特征抽取和模型构建两大难点,分别总结和归纳了各种类型的特征及其提取方法和不同的机器学习检测模型.这些特征和算法是检测谣言的基本手段,也是接下来研究的基础,可为进一步谣言检测的研究提供参考.     

基于深度学习的天气雷达回波序列外推及效果分析

天气雷达探测资料是进行强对流天气临近预报的主要参考数据。针对传统雷达回波外推方法中存在资料信息利用率不足和外推时效有限的问题,文中利用神经网络进行雷达回波的外推、利用预测神经网络模型进行2 h以内的回波变化预报。回波外推问题的关键是回波时、空序列预测问题,该网络具有解决时间记忆问题的长、短时记忆单元（Long Short-Term Memory,LSTM）和提取空间特征的卷积模块。应用福建、江苏和河南多年的雷达探测资料构造训练和测试数据集。为消除降水的不平衡和提高对强回波的预报准确率,网络采用带权重的损失函数进行训练。对光流法和预测神经网络进行测试集检验以及个例分析,结果表明,在相同外推时效和检验反射率阈值的情况下,预测神经网络的临界成功指数、命中率均高于光流法,虚警率低于光流法。不同类型降水预测神经网络的SSIM值（structural similarity）均高于光流法,且层状云降水的SSIM值比对流云降水的大。因此,预测神经网络对强回波的预报能力高于光流法;在预报时效性上,预测神经网络模型具有一定的优越性;预测神经网络对层状云降水预报的准确率比对流云降水的高。      

成矿预测:从二维到三维

随着矿产资源勘探方法以及计算机科学技术的不断发展,成矿预测的理论和方法已从定性发展至定量,从二维拓展到三维。近十年来,随着深部矿产资源勘探工作的推进,三维成矿预测研究得到了迅猛发展,相关理论与方法也已逐步走向成熟。本文总结了国内外二维成矿预测研究的现状,同时对近十年来国内外学者在三维地质建模技术、三维成矿预测方法等方面的主要成果和进展做了系统总结和分析。目前,国内外多个地区已相继开展了三维成矿预测工作,并成功圈定多个深部找矿靶区,相关成果为深部找矿勘探工作提供了新的方法和方向。在此基础上,本文对未来三维成矿预测的发展趋势进行展望,相较于传统的二维成矿预测,三维成矿预测往往受限于三维预测信息的缺乏。如何更好的挖掘二维数据在深度方向的指示能力,将二维数据推演至三维环境,利用数值模拟、机器学习等方法开展数据挖掘、充分发挥已有数据的内蕴信息将在未来推动三维成矿预测理论的深入发展,提高三维成矿预测的理论方法及应用实践水平。