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An improved fast fractal image compression using spatial texture correlation

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Chinese Physics B 2011年第10期20卷 228-238页

作者：王兴元王远星云娇娇 Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering Dalian University of Technology

This paper utilizes a spatial texture correlation and the intelligent classification algorithm （ICA） search strategy to speed up the encoding process and improve the bit rate for fractal image compression. Texture features is one of the most important properties for the representation of an image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for representing texture features in an image. For a range block, concerned domain blocks of neighbouring range blocks with similar texture features can be searched. In addition, domain blocks with similar texture features are searched in the ICA search process. Experiments show that in comparison with some typical methods, the proposed algorithm significantly speeds up the encoding process and achieves a higher compression ratio, with a slight diminution in the quality of the reconstructed image; in comparison with a spatial correlation scheme, the proposed scheme spends much less encoding time while the compression ratio and the quality of the reconstructed image are almost the same.

关键词： fractal image compression texture features intelligent classification algorithm spatialcorrelation

An efficient adaptive arithmetic coding image compression technology

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Chinese Physics B 2011年第10期20卷 239-245页

作者：王兴元云娇娇张永雷 Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering Dalian University of Technology

This paper proposes an efficient lossless image compression scheme for still images based on an adaptive arithmetic coding compression algorithm. The algorithm increases the image coding compression rate and ensures the quality of the decoded image combined with the adaptive probability model and predictive coding. The use of adaptive models for each encoded image block dynamically estimates the probability of the relevant image block. The decoded image block can accurately recover the encoded image according to the code book information. We adopt an adaptive arithmetic coding algorithm for image compression that greatly improves the image compression rate. The results show that it is an effective compression technology.

关键词： arithmetic coding adaptive image compression

考虑时序特征缺失值动态插补的超短期风电功率预测

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中国电机工程学报 2024年

作者：李丹唐建缪书唯黄烽云罗娇娇三峡大学电气与新能源学院新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学) 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)

风电功率预测使用的数据集可能存在不同程度的数据缺失现象，由于缺失值处理往往独立于预测模型训练之外，无法充分利用真实数据的时序相关特点提高预测效果，对此提出考虑时序特征缺失值动态插补的超短期风电功率预测方法。针对时序数... 详细信息

风电功率预测使用的数据集可能存在不同程度的数据缺失现象，由于缺失值处理往往独立于预测模型训练之外，无法充分利用真实数据的时序相关特点提高预测效果，对此提出考虑时序特征缺失值动态插补的超短期风电功率预测方法。针对时序数据存在缺失值的问题，设计嵌入时滞衰减插补策略的门控循环单元动态捕捉输入特征时间序列中缺失值前后观测值间的不规则时滞关系，并通过带掩码的自相关分析，确定输入特征的最佳时窗长度和时滞衰减率函数的初始参数；基于门控循环单元提取的时序信息，进一步构建序列到序列的预测结构协调历史和预测时刻输入特征维度不一致的问题，输出未来15分钟至4小时的风电功率预测序列。实验结果表明，所提方法在风电数据含缺失值的情景下，与传统的缺失值处理和预测方法相比，具有更高的预测精度和更稳定的预测性能。

关键词：超短期风电功率预测时序特征缺失值自相关分析时滞衰减率函数序列到序列模型

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计及动态时空相关性的多风电场短期功率预测

电力系统及其自动化学报 2024年

作者：李丹黄烽云杨帆唐建罗娇娇方泽仁国网宁夏电力有限公司银川供电公司梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室新能源微电网湖北省协同创新中心三峡大学电气与新能源学院

针对同一区域内多风电场出力间复杂且动态的时空相关性，提出一种基于注意力时空同步图卷积（A-STSGCN）网络的多风电场短期功率预测模型。首先引入注意力机制量化天气特征对风功率的影响，构建相邻3个时间步的风功率局部时空图，卷积... 详细信息

针对同一区域内多风电场出力间复杂且动态的时空相关性，提出一种基于注意力时空同步图卷积（A-STSGCN）网络的多风电场短期功率预测模型。首先引入注意力机制量化天气特征对风功率的影响，构建相邻3个时间步的风功率局部时空图，卷积提取局部时空特征；然后用时空同步图卷积层聚合输入时窗的整体时空特征；最后非线性映射输出多风电场未来时段的功率预测结果。实际算例结果表明，所提模型通过学习不同天气条件下风功率的时空动态演变规律，可将多风电场日前功率预测精度提高2.10%～13.94%。

关键词：深度学习风电功率相关性时空同步图卷积网络功率预测

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基于增量学习的不平衡虚假评论处理研究

数据分析与知识发现 2024年

作者：刘美玲甘娇娇曾莹王双双周继云约翰·霍普金斯大学利伯研究所东北林业大学计算机与控制工程学院

[目的]由于恶意竞争，互联网中尤其是电子商务平台上虚假评论泛滥，为了维护电子商务市场的秩序，开发有效的虚假评论识别技术显得尤为重要。[方法]本文提出了一种新的基于增量学习的虚假评论识别方法，以解决数据不平衡问题，并引入了... 详细信息

[目的]由于恶意竞争，互联网中尤其是电子商务平台上虚假评论泛滥，为了维护电子商务市场的秩序，开发有效的虚假评论识别技术显得尤为重要。[方法]本文提出了一种新的基于增量学习的虚假评论识别方法，以解决数据不平衡问题，并引入了弹性权重整合技术，用于缓解模型在学习过程中可能出现的灾难性遗忘问题。[结果]在YelpCHI、YelpNYC和YelpZIP数据集上进行实验，对比现有先进方法（En-HGAN），本文模型的F1值在YelpCHI数据集上F1的值提升了约17个百分点，AUC值提升了约12个百分点。[局限]当前方法在处理极端不平衡数据集时仍有改进空间，增量学习带来的灾难性遗忘人仍然存在。[结论]实验结果表明，本研究提出的方法对于识别虚假评论是有效的，可以为电子商务市场的诚信建设提供技术支持。

关键词：虚假评论识别不平衡数据增量学习弹性权重整合

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非晶合金中剪切温升的研究进展

材料导报 2024年第8期38卷 199-206页

作者：李娇娇范婧王重中北大学先进制造技术山西省重点实验室太原030051 中北大学材料科学与工程学院太原030051 太原理工大学机械与运载工程学院太原030051

区别于传统的晶态金属材料,非晶合金(BMGs)不具备长程有序结构,其塑性变形载体为剪切带。剪切带一旦形成,便很快发展成为裂纹,引发材料的灾难性断裂。剪切不稳定性的研究有助于非晶合金塑性变形机理的理解,并可为非晶合金塑性变形能力... 详细信息

区别于传统的晶态金属材料,非晶合金(BMGs)不具备长程有序结构,其塑性变形载体为剪切带。剪切带一旦形成,便很快发展成为裂纹,引发材料的灾难性断裂。剪切不稳定性的研究有助于非晶合金塑性变形机理的理解,并可为非晶合金塑性变形能力的提高提供设计思路。近年来,基于非晶合金的结构特点,科研工作者努力探究非晶合金的剪切不稳定性,主要提出了结构软化诱导的剪切不稳定性和热软化引发的剪切不稳定性两种机制。本文重点总结了非晶合金中剪切温升的研究进展,介绍了测试应变速率、外部约束、试验机刚度和测试温度对剪切温升的影响,指明非晶合金中剪切引入的热远低于玻璃转变温度,暗示热软化对剪切不稳定性的影响是微弱的。本文最后对非晶合金中剪切不稳定性机制的研究方向进行了展望。

关键词：非晶合金剪切不稳定性剪切温升锯齿流变热软化

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区域感知校准的自适应人群计数与定位方法

铁道学报 2024年第8期46卷 78-88页

作者：陈永张娇娇张薇兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

密集场景下准确人群计数和定位,对于保障公共安全具有重要的意义。针对密集人群计数与定位易受人群分布不均、背景干扰等因素的影响,导致计数定位不准确的问题,提出一种基于区域感知校准的自适应人群计数与定位方法。通过构建金字塔结... 详细信息

密集场景下准确人群计数和定位,对于保障公共安全具有重要的意义。针对密集人群计数与定位易受人群分布不均、背景干扰等因素的影响,导致计数定位不准确的问题,提出一种基于区域感知校准的自适应人群计数与定位方法。通过构建金字塔结构提取人群图像的多尺度特征,增强特征关联性,并设计可变形几何自适应模块学习不同分布的人群几何特征,以增强对人群分布不均的适应性。在此基础上,提出区域感知和区域校准模块,提取全局上下文特征和区域特征,克服了背景干扰造成的定位与计数不准问题。接着通过双分支卷积预测通路,输出生成点的预测位置和置信度分数,以提高网络的定位与计数精度。最后提出改进二分图最大匹配Hopcroft-Karp算法对真值点与预测点进行匹配校准,从而完成人群定位与计数。实验结果表明,所提方法分别在公开的ShanghaiTech Part A和Part B数据集、NWPU-Crowd数据集、UCF-QNRF数据集上评价指标均优于对比算法,且定位精度较P2Pnet分别提高了3.5%、6.1%、11.3%和8.1%,能够有效提高人群定位与计数的准确度。

关键词：人群计数人群定位区域感知校准几何特征自适应双分支卷积预测深度学习

中欧班列开通的区域经济协调发展效应研究——基于国内国际双循环视角的分析

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城市问题 2024年第8期 41-51页

作者：宋宪萍李娇娇北京理工大学国家治理研究院北京理工大学经济学院

基于生产、分配、流通、消费的经济循环视角，通过构建初始禀赋不对称的LS模型，分析中欧班列开通与“双循环”有效联动的区域经济协调发展效应。研究发现，中欧班列开通能够显著赋能区域经济协调发展，且对中西部地区、中欧班列集结中... 详细信息

基于生产、分配、流通、消费的经济循环视角，通过构建初始禀赋不对称的LS模型，分析中欧班列开通与“双循环”有效联动的区域经济协调发展效应。研究发现，中欧班列开通能够显著赋能区域经济协调发展，且对中西部地区、中欧班列集结中心区域以及经济规模较小城市的促进效果更显著。机制检验结果表明，中欧班列开通通过促进国内国际双循环推动区域经济协调发展。进一步分析发现，运输成本优化、多式联运发展以及可持续发展强化了中欧班列开通对区域经济协调发展的赋能作用。研究结果不仅可为中欧班列开通经济潜能的研究提供新视角，也可为构建区域协调发展新格局提供参考。

关键词：中欧班列双循环区域经济协调发展多期双重差分

基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测

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三峡大学学报（自然科学版） 2024年第5期46卷 68-75页

作者：李丹罗娇娇孙光帆唐建黄烽云三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 国家电网铜梁供电公司重庆404100 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002 新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学) 湖北宜昌443002

考虑到输入信息和预测模型的不确定性对负荷预测结果的影响,本文提出一种基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测方法.通过条件变分自编码器生成指定天气因素预测值和日历特征条件下实际天气因素可能的多个随机样... 详细信息

考虑到输入信息和预测模型的不确定性对负荷预测结果的影响,本文提出一种基于条件变分自编码器和贝叶斯神经网络的短期电力负荷概率预测方法.通过条件变分自编码器生成指定天气因素预测值和日历特征条件下实际天气因素可能的多个随机样本,以模拟天气预测信息的不确定性;构建GRU-S2S贝叶斯神经网络学习模型参数的分布特征,以反映预测模型的不确定性,并结合MC dropout技术获得多个可能的负荷预测值;遍历天气因素全部模拟样本,将预测模型输出的负荷预测值构成集合,并通过核密度估计获得预测时段内各时刻预测负荷服从的概率分布.实际算例结果表明,该方法在短期负荷概率预测中具有更高的分位数预测精度和更可靠稳定的区间预测结果.

关键词：负荷概率预测门控循环单元贝叶斯神经网络条件变分自编码器

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