检索结果-南通市图书馆

低轨增强北斗PPP-RTK定位方法与实验分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

全球定位系统 2023年第1期48卷 57-63页

作者：邓志旭付元辰李昕武汉大学测绘学院武汉430079

低轨星座具有卫星数目多、几何构型变化快等优势,有利于精密单点定位(PPP)中模糊度参数的快速收敛,从而提升其收敛速度与定位精度.但由于未能精确消除大气误差的影响,难以实现瞬时厘米级定位.提出一种低轨增强北斗PPP-实时动态(RTK)方法... 详细信息

低轨星座具有卫星数目多、几何构型变化快等优势,有利于精密单点定位(PPP)中模糊度参数的快速收敛,从而提升其收敛速度与定位精度.但由于未能精确消除大气误差的影响,难以实现瞬时厘米级定位.提出一种低轨增强北斗PPP-实时动态(RTK)方法,结合高精度大气增强信息与模糊度固定方法(AR),进一步改进北斗快速精密定位性能.首先设计了包含192颗低轨卫星的极轨星座,仿真了22个地面测站的观测数据,在估计相位小数偏差与精密大气延迟改正数后,分别测试了低轨增强北斗PPP、PPP-AR与PPP-RTK的定位性能.结果表明:在低轨星座增强下,可视卫星数目增加6~8颗,22个测站北斗PPP的平均初始化时间由552.1 s缩短至102 s,提升了81.52%.模糊度固定后,初始化时间进一步缩短至1 min以内.通过180 km地面参考网增强后,低轨增强北斗PPP-RTK可以实现瞬时厘米级定位,定位精度相较于PPP提升98.5%.将地面参考网扩大至500 km后,低轨增强北斗PPP-RTK仍可以实现约10 s的快速收敛.

关键词：低轨增强精密单点定位(PPP)-实时动态(RTK) 相位小数偏差模糊度固定北斗卫星导航系统(BDS)

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向室内视觉定位的点特征提取算法比较

导航定位学报 2022年第1期10卷 36-40页

作者：付元辰马鸣庸丁龙阳武汉大学测绘学院武汉430070 武汉大学遥感信息工程学院武汉430070

针对室内定位中特征提取较为困难的问题,对目前已有的室内点特征提取算法进行了评估。比较尺度不变特征变换算法(SIFT)、快速鲁棒性特征算法(SURF)、旋转不变特征算法(ORB)、二进制尺度不变特征算法(BRISK)及快速视网膜特征算法(FREAK)... 详细信息

针对室内定位中特征提取较为困难的问题,对目前已有的室内点特征提取算法进行了评估。比较尺度不变特征变换算法(SIFT)、快速鲁棒性特征算法(SURF)、旋转不变特征算法(ORB)、二进制尺度不变特征算法(BRISK)及快速视网膜特征算法(FREAK)的原理和特点;并自制室内影像数据集,对不同点特征提取算法在不同条件(光照变换、模糊变换、旋转变换、视角变换、尺度变换)下特征提取的计算效率以及提取质量进行了比较。实验结果表明:FREAK算法在5种变换条件下,都具有较高的提取质量且其计算效率也较高,更适合室内视觉定位中的特征提取环节;SURF算法可以获得较好的提取质量,但是计算效率低;ORB算法效率最高,但是其在特征提取性能上有所不足。

关键词：视觉定位图像匹配点特征提取特征描述性能比较

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

服务型政府视域下的政府信息公开研究

服务型政府视域下的政府信息公开研究

作者：付元辰长安大学

学位级别：硕士

随着我国经济体制和政治体制改革的深化，政治文明建设的深入发展，公民权利意识逐渐增强，对建设阳光政府、法治政府的要求越来越强烈，而阳光和法治都必须通过政府信息的公开来实现。党的十八大会议对加快行政管理体制改革、建设服务... 详细信息

随着我国经济体制和政治体制改革的深化，政治文明建设的深入发展，公民权利意识逐渐增强，对建设阳光政府、法治政府的要求越来越强烈，而阳光和法治都必须通过政府信息的公开来实现。党的十八大会议对加快行政管理体制改革、建设服务型政府提出了新的要求，指出我国行政体制改革的最终方向是构建服务型政府，要继续深化行政体制改革，大力推进权力运行公开化、规范化，完善各领域信息公开制度。政府信息公开不仅是促进政府信息资源充分利用和优化配置的有效途径，而且是推动公民参与、发展政治民主、构建服务型政府的必备要素，同时服务型政府背景下的政府信息公开更加注重以人为本、关注民生，强调公众在政府信息公开中的重要作用，着重保障公众知情权和参与治理的实现。如何认识政府信息公开的内在必然性，探索在服务型政府的框架下政府信息公开发生发展的内在机制和保障措施，构建信息公开有效运作的制度体系，在当前政府治理模式转型的背景下是一个需要深入研究的课题。2008年5月1日起施行的《中华人民共和国政府信息公开条例》是我国第一部国家层面的信息公开法规，启动了面向行政公开和公众参与的公共行政改革。从价值追求看，政府信息公开将公众由行政过程的外在要素转变为内在要素，使公众知情并实质性参与重要的公共政策的制定过程，表达了行政民主化的核心内涵，反映了政府服务行政的属性。政府信息公开法律制度的实施，契合了当前我国走向民主化、现代化的政治转型和以服务型政府建设为目标的政府治理模式转变的要求。认真探究服务型政府的治理理念，充分利用政府信息公开的制度平台，结合政府职能转变和社会管理创新，实现政府和公民之间的良性互动、协商合作，不断增进政府活动的公开性与透明性，促进公民参与行政过程，保障公民的知情权、参与权、表达权、监督权，对促进服务型政府建设的实质性进步具有重要的理论价值和现实意义。因此，本文在吸收已有研究成果的基础上，选择构建服务型政府背景下我国政府信息公开的现状为研究对象，依据政府信息公开的基本理论，参考各部委、研究机构和各级政府发布的相关信息报告和数据，结合《政府信息公开条例》实施以来，我国政府信息公开的成绩及存在的不足，分析了存在问题产生的原因，并提出完善我国政府信息公开的对策建议。全文由五部分组成:第一章绪论部分，主要阐述本文的研究背景、国内外研究现状、研究意义、研究方法;第二章为政府信息公开在构建服务型政府中的功能分析，主要阐述了涉及本文有关政府信息公开的概念。理论基础、意义以及新要求;第三章从政府信息公开产生的积极效果和存在的问题两个方面阐述了我国政府信息公开的现状和问题;第四章从转型期社会环境制约因素、传统理念、信息公开主体、监督机制、政策制定执行等方面分析了政府信息公开问题产生的原因;第五章在借鉴国外政府信息公开经验和相关理论的指导下从建立信息公开理念、建构信息公开制度、规范信息公开程序、完善信息公开监督机制、充分利用信息技术等方面提出了推动我国政府信息公开的一些对策。

关键词：服务型政府信息公开知情权社会监督

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

明天

散文百家(理论) 2018年第2期 18-18页

作者：付元辰北京十二中

F先生不喜欢日出。干完工作已经是夜里了,街上的人寥寥无几。回到家,F先生叹了一口气,瘫在躺椅上。倦意缠绕着他,但是他不想睡觉,因为当再睁眼的时候,等待的他便是新一天的阳光,还有新一天的工作,等到再干完工作,就又是深夜……他懒得... 详细信息

F先生不喜欢日出。干完工作已经是夜里了,街上的人寥寥无几。回到家,F先生叹了一口气,瘫在躺椅上。倦意缠绕着他,但是他不想睡觉,因为当再睁眼的时候,等待的他便是新一天的阳光,还有新一天的工作,等到再干完工作,就又是深夜……他懒得再去想,他不是在和时间赛跑,而是被时间追赶,永远也停不下来,就像一个被时间抽打的人形陀螺。他看看表,十一点整,他决定干点什么,让自己开心一下。能做些什么呢,F先生又发愁了。他已经好久没有自己的时

关键词：浮士德 Email

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

持续学习的研究进展与趋势

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1476-1496页

作者：李文斌熊亚锟范祉辰邓波曹付元高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院太原030006

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题.因此,如何在动态、非平稳的序列任务及流式数据中不断学习新知识、同时保留旧知识是持续学习研究的核心.首先,通过对近年来持续学习国内外相关工作的调研与总结,将持续学习方法分为基于回放、基于约束、基于结构三大类,并对这3类方法做进一步的细分.具体而言,根据所使用的样本来源将基于回放的方法细分为采样回放、生成回放、伪样本回放3类;根据训练约束的来源将基于约束的方法细分为参数约束、梯度约束、数据约束3类;根据对于模型结构的使用方式将基于结构的方法细分为参数隔离、模型拓展2类.通过对比相关工作的创新点,对各类方法的优缺点进行总结.其次,对国内外研究现状进行分析.最后,针对持续学习与其他领域相结合的未来发展方向进行展望.

关键词：深度学习知识迁移持续学习灾难性遗忘序列任务

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

共享和特定表示的多视图属性图聚类

软件学报 2024年

作者：曹付元陈晓惠山西大学计算机与信息技术学院

现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,本文采用先学习再融... 详细信息

现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,本文采用先学习再融合的方式,先分别学习每个视图的共享表示与特定表示再进行融合,更细粒度地学习多视图的一致信息和互补信息,构建了一种基于共享和特定表示的多视图属性图聚类模型(A multi-view attribute graph clustering based on shared and specific representation, MSAGC).具体来说,首先通过多视图图编码器获得每个视图的初级表示,进而获得每个视图的共享信息和特定信息;然后对齐视图共享信息来学习多视图的一致信息,联合视图特定信息来利用多视图的互补信息,通过差异性约束来处理冗余信息;之后训练多视图解码器重构图的拓扑结构和属性特征矩阵;最后,附加自监督聚类模块使得图表示的学习和聚类任务趋向一致. MSAGC的有效性在真实的多视图属性图数据集上得到了很好地验证.

关键词：多视图属性图共享信息特定信息聚类

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

点探测器敏感性关联抽样计算方法

原子能科学技术 2024年第3期58卷 638-644页

作者：李瑞付元光邓力许海波中物院高性能数值模拟软件中心北京100088 北京应用物理与计算数学研究所北京100094

为避免点探测器敏感性计算中随机统计涨落的影响,研究了在蒙特卡罗关联抽样算法框架下,点探测器敏感性的计算方法。在算法中考虑了输运过程偏倚以及存在次级粒子的情况,给出了输运扰动权乘子与计数扰动权乘子的更新方案。针对点探测器... 详细信息

为避免点探测器敏感性计算中随机统计涨落的影响,研究了在蒙特卡罗关联抽样算法框架下,点探测器敏感性的计算方法。在算法中考虑了输运过程偏倚以及存在次级粒子的情况,给出了输运扰动权乘子与计数扰动权乘子的更新方案。针对点探测器敏感性中次级粒子的模拟特点,引入了单因素扰动系统,并基于粒子扩展属性实现了对单因素扰动系统微扰的模拟,从而避免了对次级粒子历史进行回溯。利用脉冲球形实验装置,测试了散射截面扰动下点探测器的敏感性计算功能,并与微分算符方法的计算结果进行了比较,以验证其计算精度。利用NUREG/CR-6115屏蔽基准题测试了权重技巧下算法的适用性。测试表明,算法与微分算符方法计算精度相当,并适用于屏蔽问题点探测器敏感性模拟。

关键词：点探测器敏感性关联抽样蒙特卡罗

基于集成学习与数据驱动的电动汽车动力电池多维度故障预警

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

汽车安全与节能学报 2024年第3期15卷 368-378页

作者：王健俊陈豪付元承浙江吉利汽车有限公司余姚315400 重庆理工大学汽车零部件先进制造技术重点实验室重庆400054 重庆理工大学云会计大数据智能研究所重庆400054

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳,以及分析维度不足等问题,提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面... 详细信息

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳,以及分析维度不足等问题,提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面提取特征,以还原真实应用场景;通过FilterWrapper法剔除冗余无效信息来进行特征筛选,以提高鲁棒性;在Bayes优化结合网格搜索法完成超参数调优的基础上,构建了以SVM、LightGBM和XGBoost为初级学习器、LR为次级学习器的异质集成Stacking模型。结果表明:考虑了外部特征后的融合模型在评估指标上综合表现最好,其中在中、高等级的故障预警上召回率分别达到了85.81%和88.92%,相较传统仅考虑电池内部特征的单一模型有着更好的预测精度和泛化能力。

关键词：汽车动力电池故障预警 Stacking集成学习多维度特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

跨视图一致性表示的多视图属性图聚类

山西大学学报(自然科学版) 2024年

作者：陈晓惠荆雪纯曹付元山西大学计算机与信息技术学院

针对基于图卷积神经网络的多视图聚类算法中视图嵌入表示存在的两个问题：跨视图特征表示一致性不足、跨视图簇划分一致性不足，本文提出了一种跨视图一致性表示的多视图属性图聚类算法（multi-view attribute graph clustering algorit... 详细信息

针对基于图卷积神经网络的多视图聚类算法中视图嵌入表示存在的两个问题：跨视图特征表示一致性不足、跨视图簇划分一致性不足，本文提出了一种跨视图一致性表示的多视图属性图聚类算法（multi-view attribute graph clustering algorithm with cross-view consistent representations, CCRAGC）。该算法通过约束视图间的节点相似度矩阵逼近单位矩阵来加强视图嵌入表示之间的特征级一致性；同时，把视图嵌入表示映射到聚类级子空间，使子空间中的软标签矩阵尽可能相似，以此来加强视图间簇划分的一致性。研究结果表明，CCRAGC对于ACM、DBLP、IMDB三个广泛使用的数据集都有效，且Acc相对于性能最优的基准算法分别提高了1.21%、0.37%、5.74%。

关键词：聚类特征一致性簇级一致性属性图