摘要：【目的】如何基于地形因素对降水数据进行误差订正(简称“地形订正”)是气象大数据研究的一个重要问题。但是,现有的降水数据地形订正方法存在两方面局限性:一是现有方法大多基于数据统计或传统机器学习而设计,未能拓展至特征学习能力更强的深度学习模型;二是现有方法亦未能结合气象数据的时间与空间关联信息以提升订正效果。【方法】提出一种基于深度学习与时空关联建模的降水数据地形订正方法。该方法首先对广东省降水数据和多源地形信息作预处理,结合经纬度进行对齐与编码,以构建相应的数据矩阵。进而结合各个格点的空间和时间邻域下的降水与地形数据进行多源时空信息建模,并结合降采样策略以缓解降水格点与非降水格点的数据不平衡性,最后构建深度神经网络进行回归订正。实验在广东省逾4000个气象观测站点、逾15万气象格点的真实气象数据上进行。【结果】实验结果验证了时空关联建模策略对提升降水订正效果的显著作用以及所提出方法相比于其他对比方法的性能优势。

摘要：现有的性别识别算法往往是基于特定人脸数据库进行识别的,由于人脸的复杂度和多样性,在实际应用场景中存在较大缺陷.为此,提出一种基于Gabor小波加权组合特征的性别识别算法.首先对人脸区域进行预处理,调整光照、姿势等进行去噪,通过Gabor小波变换得到人脸的特征向量;然后利用梯度值构造一个权值矩阵对人脸特征进行组合,在显著降维的同时获取有效的组合特征;再对该特征向量进行主成分分析,进一步降维得到加权组合特征;最后将大量训练样本的加权组合特征用支持向量机进行有监督式学习,得到一个二分类的性别分类器.实验结果表明,针对现实场景中的人脸图片,该算法比现有算法具有更高的识别准确率.

摘要：尽管过去十多年鲁棒数字水印取得了长足的进展,然而如何有效地抵抗几何变换仍然是鲁棒数字水印的关键问题之一.本文通过设计具有平移不变性、可旋转和可缩放特性的可变形多尺度变换(Deformable multi-scale transform,DMST)来抵抗全局几何攻击.基于此变换,本文从理论上推导几何同步机制,然后进一步利用它并辅助于模板来设计能有效估计几何攻击参数的算法.此外,将常规(双)正交小波域隐马尔科夫模型进一步推广到可旋转小波域,以提高水印的检测性能.实验结果表明本文算法对于常见信号处理攻击、全局几何攻击及其联合攻击具有很好的鲁棒性.

摘要：目前粒子群优化算法和分布估计算法较少用于解决排列编码组合优化问题,本文提出了一种新的适用于求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法.提出的算法结合粒子群优化算法和分布估计算法的思想,突破了标准粒子群优化算法速度-位移更新模式.新算法中每个粒子的信息一部分来自该粒子当前解排列与全局最优排列的最长公共子串,另一部分来自描述所有个体最优值分布信息的概率模型.这样粒子的当前解、所有个体最优值和全局最优值都参与了新解的生成过程,提出的算法秉承了粒子群优化算法的思想,同时具有更全面的学习能力,提高了算法的寻优能力以及避免陷入局部最优的能力.在两个经典的排列问题上的实验结果表明提出的算法具有良好的性能.

摘要：差分演化算法具有结构简单容易实现,收敛速度快和鲁棒性强等优点,但是存在早熟和进化停滞的现象.提出的二阶段循环优化差分演化算法框架能够很好地保持算法局部开采能力和全局勘探能力的平衡.在差分演化的变异操作中,以马氏距离矩阵为依据分别在目标向量的近邻或者远邻中选择父辈个体参与变异,这样分别形成偏重局部开采或者偏重全局勘探的搜索阶段,此二阶段循环迭代,使得局部开采和全局勘探能力得到震荡平衡.在CEC2005标准函数集上的测试结果显示了提出算法框架的有效性.

摘要：针对公路交通物流企业的业务运营模式及信息平台建设现状,通过对其物流信息需求、功能需求的分析,以现代物流信息化建设为目标,确定了“统筹规划、分步建设”的原则和“统一信息平台”的设计思路,对物流业务处于不断变动、信息需求功能需求尚不定型的公路交通物流企业信息平台基本框架与通用功能模型进行了分析与设计。

摘要：本文分析了计算机网络规划的一般步骤，总结出网络规划的特点，指出网络规划的实质是一个智能决策的过程，并结合传统智能决策支持系统的结构导出一个实用的辅助计算机网络规划的系统框架。最后指出系统实现的关键在于信息一致化和集成，并分析了系统信息一致化的可能性，提出了一个称之为库桥的集成机制。

摘要：开放政府数据平台的元数据标准是构建数据平台的重要基础,是保证数据质量的关键因素。通过国内外的文献调研和国际知名的开放数据平台的实践分析,详细梳理美、英、澳、加和欧盟的相关元数据政策和标准,对元数据格式、元数据框架、元素、数据目录词表、受控词表等方面进行比较分析。指出我国在平台建设中设计元数据标准时需要关注的3个关键要素,即数据目录词表的支持、受控词表的有效使用,以及面向元数据关联本体。

摘要：针对一般双边滤波器定义中的像素灰度相似度函数易受图像噪声影响,不能很好地表征像素之间的实际相似性的问题,设计了一个基于次序统计量的像素灰度相似度函数.基于图像中相邻像素之间的相关性,可近似地将某像素的1环邻域所有像素的灰度视为该像素灰度的n(n≤9)次观测值,并定义为n-次序统计量.依据两像素灰度的n-次序统计量的欧氏距离定义它们的灰度相似度.该相似度函数结合了像素1环邻域灰度分布的统计属性,能较好地抑制噪声的影响.仿真实验验证了所提出基于次序统计量像素灰度相似度的双边滤波算法具有良好的滤波特性.

摘要：图像上采样是可视媒体技术的重要组成部分.作者提出一种新的方法,将图像上采样问题转换成基于运动受限弹簧质子模型的力学平衡和基于变形网格的上采样问题.首先,根据图像放大的特点,作者调整传统弹簧质子模型中拉伸/排斥力的传统方法定义方式,避免质子对邻域外其它质子的运动产生拉伸干扰;设计向心力,限制质子活动区域;基于源图像梯度场模的梯度场定义模型外力,使所有边缘质子所受外力垂直指向图像边缘方向,非边缘质子所受外力几乎为零;基于Helmholtz-Hodge定理引进光滑正则项,保证变形的光滑性.然后,通过弹簧质子模型确定图元控制区域网格,并基于该网格实现上采样.作者提供了若干实验数据说明方法是有意义的.