检索结果-南通市图书馆

作者：孙源序河北地质大学

学位级别：硕士

随着大数据、云计算、人工智能等技术在经济社会中的广泛应用,数字经济已经成为引领社会深刻变革,推动经济高质量发展的重要引擎。目前中国正处于加快实施乡村振兴战略,稳步提高新型城镇化质量的历史关口,推进城乡融合发展成为破除城乡... 详细信息

随着大数据、云计算、人工智能等技术在经济社会中的广泛应用,数字经济已经成为引领社会深刻变革,推动经济高质量发展的重要引擎。目前中国正处于加快实施乡村振兴战略,稳步提高新型城镇化质量的历史关口,推进城乡融合发展成为破除城乡二元结构、化解城乡发展失衡的时代命题,也是全面建成社会主义现代化强国、实现共同富裕的内在要求。本文试图从数字经济发展视角探讨中国城乡融合发展之路,采取理论分析与实证分析相结合的方法,深入探究数字经济对城乡融合发展的影响效应及其作用机制,以期为充分释放数字经济发展动能,推进经济高质量发展和实现共同富裕提供参考依据。首先,本文回顾并梳理了国内外数字经济与城乡融合发展的相关文献。其次,通过熵值法对中国数字经济和城乡融合发展水平进行测算,并对二者空间分布特征进行分析。最后,基于2011-2020年中国268个地级市面板数据,构建基准回归模型,实证分析了数字经济对城乡融合发展的影响及其区域异质性;构建中介效应模型和门槛回归模型实证分析了数字经济对城乡融合发展的影响机制以及二者之间的非线性关系;构建空间计量模型实证检验了数字经济影响城乡融合发展的空间溢出效应。研究结果表明:第一,数字经济显著促进了中国城乡融合发展,东部地区以及中心城市影响效果较为突出,中西部地区和外围城市影响效果不明显。第二,经济增长效应、就业优化效应和保障提升效应是数字经济影响城乡融合发展的关键路径,且数字经济对城乡融合发展的影响存在显著的门槛效应,随着经济不断发展、就业质量提升和社会保障水平提高,数字经济对城乡融合发展的作用效果不断增强。第三,数字经济对城乡融合发展的影响存在正向空间溢出效应,本地区数字经济发展可以有效促进周边地区城乡融合水平的提升。基于此,本文提出充分利用数字经济的连接作用,推动城乡产业链联动发展;加强数字基础设施建设,推动数字技术与实体经济深度融合;加强农村地区数字文化建设,培养农村居民数字素养;结合数字经济发展不平衡的特点,因地制宜、精准施策;提升区域经济发展水平,提高城乡居民就业质量,完善社会保障体系等对策建议。

关键词：数字经济城乡融合发展中介效应门槛回归模型空间计量模型

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基于热带几何的神经网络简化

基于热带几何的神经网络简化

作者：郦琼娜大连理工大学

学位级别：硕士

深度神经网络（DNN）在包括计算机视觉,语音识别,自然语言处理,量子化学和医疗保健在内的多个研究领域中均表现出出色的性能。然而,众所周知,我们对其有效性的理论理解仍然不完整。深度学习架构需要通过标注大数据驱动的误差通过反向传... 详细信息

深度神经网络（DNN）在包括计算机视觉,语音识别,自然语言处理,量子化学和医疗保健在内的多个研究领域中均表现出出色的性能。然而,众所周知,我们对其有效性的理论理解仍然不完整。深度学习架构需要通过标注大数据驱动的误差通过反向传播算法来不断优化“端到端”上的模型参数,这种学习过程犹如一个“黑盒子”。随着机器自动的黑盒算法开始辅助人类做出决策,这些机制有必要被更多的解释。此外,虽然这些大的神经网络用处广泛,但是它们非常消耗存储、内存带宽和计算资源。所以,为减少运行大型网络所需的资源,以便它们能够在移动设备上实时运行,我们尝试修剪网络。为了实现这一目标,我们借助热带几何提出了一种全新的方法,不仅去除冗余和不重要的项,以保留原始精度的方式压缩网络,而且具有可解释性。热带几何是代数几何与组合数学之间的交界处,是一个令人兴奋的新领域。它与许多其他领域有联系。它的核心是热带半环在R∪{-∞}上的几何形状,通常的加法和乘法运算分别由最大值（最小值）和加法代替。这将多项式变成分段线性函数,并用多面体几何中的对象替换代数簇,该对象可被视为原始簇的“组合阴影”。所以,本文以已经建立的具有ReLU激活的前馈神经网络与热带几何之间的显式连接,并表明这种神经网络族等价于热带映射族为基础,从热带超曲面出发,根据变量在热带超曲面上的线性相关性,得到区域划分结果,根据划分区域对前馈神经网络进行网络压缩,从而达到对神经网络的剪枝优化。

关键词：热带几何前馈神经网络热带超曲面剪枝可解释

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WEB方法中的代数样条权函数

WEB方法中的代数样条权函数

作者：彭超吉林大学

学位级别：硕士

标准的有限元方法中,构造好的网格剖分往往需要耗费大量时间。针对此问题,Klaus Hollig提出了无网格方法,并且利用距离函数作为所谓的权函数解决了边界条件。但是对于不规则区域的边界,距离函数的构造相当困难,本文构造了三维空间中的... 详细信息

标准的有限元方法中,构造好的网格剖分往往需要耗费大量时间。针对此问题,Klaus Hollig提出了无网格方法,并且利用距离函数作为所谓的权函数解决了边界条件。但是对于不规则区域的边界,距离函数的构造相当困难,本文构造了三维空间中的一种具有C1连续性的权函数代替了原方法中的距离函数,很好地解决了不规则区域的边界问题,并得到了稳定性和逼近阶的一些结果。本文主要涉及三个方面： (1)对WEB (Weighted Extended Splines)有限元方法的介绍;(2)构造三维空间中的C1代数样条作为权函数;(3)证明C1代数样条权函数下的WEB方法的稳定性和逼近阶。

关键词： WEB方法无网格代数样条 Hermit插值

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单色周期图案布匹瑕疵检测算法研究

单色周期图案布匹瑕疵检测算法研究

作者：徐莉莉吉林大学

学位级别：硕士

随着电子技术和计算机技术的迅速发展和广泛应用,国际棉纺织技术逐步向着优质、高产、连续化、自动化的方向发展。采用机器代替人工进行布匹瑕疵自动化检测已经成为纺织业发展的必然趋势。目前,大量的布匹瑕疵检测算法已经被提出,尤其... 详细信息

随着电子技术和计算机技术的迅速发展和广泛应用,国际棉纺织技术逐步向着优质、高产、连续化、自动化的方向发展。采用机器代替人工进行布匹瑕疵自动化检测已经成为纺织业发展的必然趋势。目前,大量的布匹瑕疵检测算法已经被提出,尤其是针对无纺布、平纹布、斜纹布等不带有图案的布匹已经有检测系统投入到工厂中,而对于带有图案的布匹由于其纹理的随机性,其检测算法的研究就有一定的难度。本文针对单色周期图案布匹,进行了瑕疵检测算法的研究,分为图像预处理,周期划分和周期瑕疵检测三个阶段。针对图案布匹花纹发生畸变的情况,首先对布匹花纹进行了畸变校正。为了去除亮度不均的影响,本文对图像的背景灰度进行了分块估计并生成了一个背景灰度扩展图像,再利用原灰度图像和其背景灰度扩展图像作差,使得布匹图像的前景花纹和背景分离。根据二维Gabor滤波器的频率和方向表示接近人类视觉系统对于频率和方向的表示的特性,构造了一个二维Gabor滤波器来增强花纹,并进行了分块otsu二值化。针对图案布匹花纹的周期性排列的特征讨论了周期求取的方法,花纹的周期应该是使得花纹按周期间隔划分后各个周期花纹波动最小的那个值,由此求出了前景花纹的横向周期。并在初始化阶段统计了4个摄像头对应的横向周期。基于周期,完成了花纹图像的周期划分和完整周期花纹模板的生成。在周期瑕疵检测阶段,分为背景检测和前景花纹检测。通过统计背景灰度自动选取阈值进而分割出灰度异常的瑕疵区域。针对前景花纹检测,引入7个Hu不变矩作为花纹特征进行特征相似度匹配,进而筛选出瑕疵花纹。实验结果表明本文的瑕疵检测算法对单色周期图案布匹瑕疵检测具有可行性和有效性。

关键词：布匹瑕疵检测背景灰度扩展 Gabor滤波纹理分析 Hu不变矩

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基于QEM简化算法的渐进网格

基于QEM简化算法的渐进网格

作者：吴伯阳吉林大学

学位级别：硕士

高质量的几何模型在计算机图形学中迅速普及,这些模型通常表示为复杂的三角网格。相较于传统的二维内容,如照片、视频等,三维模型的巨大数据量,给渲染性能、传输带宽和存储容量等带来了巨大挑战。渐进网格是一种通用的三角形网格存储和... 详细信息

高质量的几何模型在计算机图形学中迅速普及,这些模型通常表示为复杂的三角网格。相较于传统的二维内容,如照片、视频等,三维模型的巨大数据量,给渲染性能、传输带宽和存储容量等带来了巨大挑战。渐进网格是一种通用的三角形网格存储和传输的方案,包括网格简化和网格恢复两个过程。在网格简化过程中,保存每一步的简化操作信息,从而使得无损地恢复原始模型成为可能。但是渐进网格中的网格简化部分计算过程较为复杂,不利于实时计算及传输。QEM算法是一种高效的网格简化方法,它利用二次误差度量,通过迭代收缩顶点对,快速生成高质量模型简化版本。本文采用QEM方法来替代渐进网格中的简化过程,很大地提高了计算效率。在本文提出的基于QEM压缩算法的改进渐进网格算法过程中,继承了原始渐进网格的优点,被简化的信息依然可以得到很好的保存,在对简化的模型渐进式恢复过程中,按照顺序进行顶点的分裂操作,最终将模型恢复至原有状态。整个过程可以保持原有模型的颜色、纹理、拓扑等特征,恢复程度可控,极大地减小了传输、存储、渲染压力,执行效率高,能在理想的时间内将模型恢复至预期状态,提升了实际应用体验。

关键词：三角网格 QEM算法网格简化渐进网格

基于数字图像处理技术的智能纱线检测系统的开发与应用

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基于数字图像处理技术的智能纱线检测系统的开发与应用

作者：赵立阳吉林大学

学位级别：硕士

在国内，纺织业既是传统产业，也是优势产业，为国民经济做出了巨大的贡献。然而，从全球角度来看，我国纺织工业仍然大幅度落后于世界先进水平，特别在企业信息化程度上的劣势尤为明显。目前纺织业中所应用的纱线检测手段存在可靠性差... 详细信息

在国内，纺织业既是传统产业，也是优势产业，为国民经济做出了巨大的贡献。然而，从全球角度来看，我国纺织工业仍然大幅度落后于世界先进水平，特别在企业信息化程度上的劣势尤为明显。目前纺织业中所应用的纱线检测手段存在可靠性差、灵敏度低等问题，为此，本文提出了一种新型的数字化智能检测手段，将精密的CCD图像传感器和日趋成熟的数字图像处理技术有机地结合在一起，旨在精确地判断出纺纱过程中出现的多纱、少纱，尤其是断纱的情况。智能纱线检测系统利用线性CCD动态地采集高分辨率的图像数据，经过图像处理模块对数据进行分析运算，根据当前经过的纱线数量与基准纱线数量进行比较，经判断，若发生多纱、少纱、断纱问题，则由通信控制模块停止整经机的运作同时显示故障发生的位置。我们采用的线性CCD横向分辨率高达4800dpi，拍摄的一副纱面图像横向像素点达20400个，图像处理部分先对数据进行预处理，包括灰度化、去噪、对比度拉伸等，核心算法采用“单行高频”处理手段，将某一行的所有像素点进行分析，利用二次差分取得极大值并进行筛选及修正，采用一维Otsu自适应方法进行阈值分割及数学形态学处理，最后将统计出的极大值与基准纱线数目对比，若与基准数不符合，通过单片机控制板发出停机指令，从而实现自动化检测的目的。实际应用中，大量数据表明，该系统与其他检测手段相比，具有较高的可靠性和灵敏度，能够有效地提高纺织效率，提升产品品质。

关键词：数字图像处理断纱检测机器视觉自动化整经

基于Abel-Jacobi定理的曲面结构化网格生成

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基于Abel-Jacobi定理的曲面结构化网格生成

作者：朱一鸣大连理工大学

学位级别：硕士

网格生成是现代工业的基础,在计算机辅助工程领域（CAE）,CAE系统的求解依赖于有限元方法或有限体积法,即将物理实体空间进行剖分,称为网格生成,其中近似解精度、收敛速度以及计算稳定性等关键属性都强烈依赖于生成网格的质量和结构化... 详细信息

网格生成是现代工业的基础,在计算机辅助工程领域（CAE）,CAE系统的求解依赖于有限元方法或有限体积法,即将物理实体空间进行剖分,称为网格生成,其中近似解精度、收敛速度以及计算稳定性等关键属性都强烈依赖于生成网格的质量和结构化程度。本文主要关注于曲面网格生成,从结构化程度区分,曲面网格分为结构化网格与非结构化网格,其中结构化网格包含结构化三角形网格、结构化四边形网格以及结构化六边形网格。结构化网格生成中的奇异点配置计算是一个长期开放的问题,本文将代数曲线中的Abel-Jacobi定理推广至奇异点计算问题中,给出了结构化网格生成统一的理论基础,并设计了有效的算法框架,主要贡献包括:（1）探究了曲面结构化网格与亚纯微分的等价关系,给出了结构化网格奇异点的充分必要条件,即Abel-Jacobi条件,并以此设计了自动计算满足生成结构化网格条件的奇异点的算法。（2）探究了曲面结构化网格上的甲板变换条件,给出了兼容于结构化网格生成的度量的充分必要条件,引入了由亚纯微分诱导的曲面T-网格剖分,并以此设计了基于T-网格和甲板变换条件生成结构化网格的算法。本文提出的理论和算法实现了曲面结构化网格生成的统一,严密地给出了曲面上结构化网格生成的方法,适用于任意拓扑和几何的曲面,并提供了控制奇异点的途径。

关键词：结构化网格生成亚纯微分 Abel-Jacobi 离散Ricci流甲板变换

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高亏格模型实体内部参数化

高亏格模型实体内部参数化

作者：李晶吉林大学

学位级别：硕士

体参数化在计算机图形学中起着重要作用,具有广泛的应用前景。一些示例应用包括体积变形,模板拟合,结构化网格重建,基于cage的变形,内部结构或体积纹理的转换等,通过实体对应的兼容网格划分以及其到规则网格的映射来进行并行体积计算。... 详细信息

体参数化在计算机图形学中起着重要作用,具有广泛的应用前景。一些示例应用包括体积变形,模板拟合,结构化网格重建,基于cage的变形,内部结构或体积纹理的转换等,通过实体对应的兼容网格划分以及其到规则网格的映射来进行并行体积计算。在本文中,我们将曲面叶状结构算法推广到体,提出体叶状结构算法,进而实现体参数化。我们提出的这种新的基于叶状结构的体参数化方法能够处理具有更复杂拓扑结构的实体,例如一个以高亏格曲面为边界的实体,我们考虑由曲面到图的广义调和映照来得到其曲面叶状结构,类似地,与传统的调和映照方法一样,这是一种基于实体到加权图的调和映照求解方法,具有唯一解和稳定性,并且整个算法的流程是自动的。因此,该方法既严谨又实用。

关键词：调和映照叶状结构体参数化裤子分解

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基于演化算法的卷积神经网络剪枝算法研究

基于演化算法的卷积神经网络剪枝算法研究

作者：张子逊大连理工大学

学位级别：硕士

随着近年来卷积神经网络的发展,卷积神经网络剪枝与压缩逐渐成为学术界和工业界所关注的热点。传统的基于手工设计度量剪枝算法需要依赖大量的人工经验和试验,而现存的自动化剪枝算法在通道选择上仍然使用手工设计的度量方法。为此,本... 详细信息

随着近年来卷积神经网络的发展,卷积神经网络剪枝与压缩逐渐成为学术界和工业界所关注的热点。传统的基于手工设计度量剪枝算法需要依赖大量的人工经验和试验,而现存的自动化剪枝算法在通道选择上仍然使用手工设计的度量方法。为此,本文提出了两种基于演化算法的卷积神经网络剪枝算法,解决自动化剪枝问题。首先,为了解决自动化通道选择问题,本文提出了基于演化算法的自动化剪枝算法MetaSelection。该算法从集合搜索的角度,将剪枝问题转化为组合优化问题,并使用演化算法对卷积神经网络中的每个卷积的通道进行搜索。由于搜索空间庞大,本文引入了由粗粒度到细粒度的剪枝策略降低通道剪枝搜索空间,同时基于分布估计改进了标准交叉算子进一步加速演化算法的速度。接着,本文针对MetaSelection中存在的搜索空间大、剪枝模型评估可靠性的问题,提出了基于可伸缩网络的剪枝结构搜索算法EPSN。通过在预训练阶段引入可伸缩网络,进一步降低基于演化算法的自动化剪枝的搜索空间,提高演化过程中对剪枝网络性能评估的可靠性。可伸缩网络使用宽度系数将连续的宽度搜索空间离散化,在搜索时避免通道选择问题,直接对网络宽度组合进行搜索,大大降低了搜索空间。此外,针对原始可伸缩网络只能使用统一的宽度系数,本文使用改进的采样训练策略,使其能够适应任意宽度组合。本文在常见的图像分类数据集上,在多个常见的卷积神经网络上对提出的算法进行了测试,验证了算法的有效性。与现有的几种自动化剪枝算法和传统剪枝算法相比,在相同的目标模型规模限制下,本文所提出的算法得到的剪枝模型具有同等或更高的准确率。

关键词：深度卷积神经网络自动化神经网络剪枝演化算法可伸缩网络

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基于标架场的六面体网格生成拓扑研究及实现

基于标架场的六面体网格生成拓扑研究及实现

作者：胡冠廷大连理工大学

学位级别：硕士

网格通过基础几何元素的组合近似表示物体的几何形状,是计算机图形学中常见的物体表示方法。按维度划分,网格可分为面网格与体网格。由于体网格不仅描述了物体表面的几何形状,还表示了物体的内在几何特征,因此在受力分析、导热分析等工... 详细信息

网格通过基础几何元素的组合近似表示物体的几何形状,是计算机图形学中常见的物体表示方法。按维度划分,网格可分为面网格与体网格。由于体网格不仅描述了物体表面的几何形状,还表示了物体的内在几何特征,因此在受力分析、导热分析等工业场景下的表现远好于面网格。网格质量决定了有限元分析计算结果的精度与效率,因此体网格生成是有限元分析的重要分支,其研究具有重要的现实意义。在所有类型的体网格中,全六面体网格的网格结构性最好,因此具有计算速度快,计算精度高等优点。虽然全六面体网格具有许多优良的特性,但高质量的全六面体网格生成仍然是目前的学界难题,一度被称为网格生成领域的“圣杯问题”。目前已有许多六面体网格生成方法,基于标架场的六面体网格生成算法被认为是十分具有前景的方向。但标架场方法近年来遇到了一个关键的瓶颈与挑战,即无法判断一个标架场是否具有全局拓扑有效性,也即该标架场能否引导一个非退化的全六面体网格。这使得标架场优化算法缺少了最重要的有效性约束,无法为工程性优化算法提供正确的数学理论支撑。本文针对这种情况提出了对标架场进行拓扑分析的算法。算法上,本文基于拓扑学中的和乐群概念,设计了分析标架场全局拓扑性质的算法。该算法首先计算网格中封闭环路的同伦类,之后分别计算封闭环路及其同伦类的和乐现象,最后通过对比二者的和乐现象得出标架场是否具有全局拓扑有效性。算法包括封闭环路同伦类计算、封闭环路和乐旋转矩阵计算、和乐条件验证等等。工程上,本文首先对拓扑分析的交互场景进行需求分析,提出系统功能性需求与非功能性需求。之后针对提出的需求进行系统设计,划分系统主要功能模块。最后从网格渲染、UI设计、基础功能组件等方面进行具体功能设计与实现,形成交互式网格标架场拓扑分析系统。基于和乐条件的标架场拓扑分析算法为目前标架场方法的主要瓶颈提供了解决思路与方案。为基于标架场方法的六面体网格生成的深入研究提供了拓扑理论支撑。

关键词：六面体网格生成拓扑分析标架场和乐群