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基于物联网与AQI预测的交通空气质量监测系统

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基于物联网与AQI预测的交通空气质量监测系统

作者：张天娇广西大学

学位级别：硕士

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基于掩模注意型交互的SAR舰船实例分割

系统工程与电子技术 2024年第3期46卷 831-838页

作者：张天文张晓玲邵子康曾天娇电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731 电子科技大学航空航天学院四川成都611731

现有合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)舰船实例分割方法未实现掩模交互或交互性能有限,导致检测精度较低。针对上述问题,提出了一种基于掩模注意型交互(mask attention interaction,MAI)的SAR舰船实例分割方法MAI-Net。首先,... 详细信息

现有合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)舰船实例分割方法未实现掩模交互或交互性能有限,导致检测精度较低。针对上述问题,提出了一种基于掩模注意型交互(mask attention interaction,MAI)的SAR舰船实例分割方法MAI-Net。首先,MAI-Net使用了膨胀空间金字塔池化,来获取多分辨率特征响应,增强了对背景的鉴别能力。其次,MAI-Net使用了非局部注意力模块来抑制低价值信息,实现了空间特征自注意。最后,MAI-Net提出了拼接混洗注意力模块来平衡不同特征图的贡献,进一步提高了实例分割精度。在公开的像素级多边形分割SAR舰船检测数据集(polygon segmentation SAR ship detection dataset,PSeg-SSDD)上的实验结果表明,MAI-Net的SAR舰船实例分割精度高于现有其他11种对比模型,实例分割精度达到61.1%,高于次优模型1.5%。

关键词：合成孔径雷达深度学习实例分割掩模注意型交互

基于锚框自适应和多尺度增强的SAR舰船检测

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系统工程与电子技术 2024年第4期46卷 1204-1211页

作者：邵子康张晓玲张天文曾天娇电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731 电子科技大学航空航天学院四川成都611731

针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测锚框尺度固定、多尺度检测性能较差的问题,提出了一种基于锚框自适应和多尺度增强网络(adaptive anchor multi-scale enhancement network, AA-MSE-Net)的SA... 详细信息

针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测锚框尺度固定、多尺度检测性能较差的问题,提出了一种基于锚框自适应和多尺度增强网络(adaptive anchor multi-scale enhancement network, AA-MSE-Net)的SAR舰船检测方法。首先,AA-MSE-Net引入了锚框自适应机制,来生成适应目标形态的高质量锚框,增强了舰船形态描述能力。其次,AA-MSE-Net提出了多尺度增强金字塔网络,来融合增强多尺度特征,增强了多尺度描述能力。最后,AA-MSE-Net在骨干网络中引入了可变形卷积,来提取舰船形变特征,进一步提高检测精度。实验证明,AA-MSE-Net在公开SAR舰船检测数据集上的平均精度高于8种对比方法。

关键词：合成孔径雷达舰船检测自适应锚框尺度增强

长时可重复使用反应型聚酰亚胺复合材料热压罐成型研究

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高分子通报 2024年

作者：王天娇李琪张洋汪东李丽英航天特种材料及工艺技术研究所

对反应型聚酰亚胺树脂的化学反应特性、流变特性等方面进行研究，并探索分阶段加压、加压温度等热压罐成型工艺参数对复合材料内部质量的影响，确定最优的PMR型聚酰亚胺复合材料热压罐成型工艺。此外，对PMR型聚酰亚胺复合材料的长时可... 详细信息

对反应型聚酰亚胺树脂的化学反应特性、流变特性等方面进行研究，并探索分阶段加压、加压温度等热压罐成型工艺参数对复合材料内部质量的影响，确定最优的PMR型聚酰亚胺复合材料热压罐成型工艺。此外，对PMR型聚酰亚胺复合材料的长时可重复使用性能进行评价。结果表明，分阶段梯度加压可有效提升复合材料的内部质量和力学性能；复合材料经历350℃/500 h老化后，老化失重率4.8%，玻璃化转变温度提升至433℃，力学性能保留率均大于68.4%，表现出优异的热稳定性，具备长时可重复使用能力。

关键词：聚酰亚胺复合材料热压罐成型长时可重复使用性能

社会比较和利益得失对5~6岁儿童公平分配行为的影响:社会关系的作用

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心理科学 2024年第5期47卷 1103-1112页

作者：丁天娇朱梦怡张慧浙江师范大学儿童发展与教育学院杭州311231

儿童公平分配行为是其社会性发展的重要课题,研究系统考察了儿童对不同社会关系分配对象的公平分配行为如何受社会比较和利益得失的影响。结果发现:(1)社会比较在儿童对不同社会关系分配对象分配时的具体作用相反,儿童对陌生人更可能选... 详细信息

儿童公平分配行为是其社会性发展的重要课题,研究系统考察了儿童对不同社会关系分配对象的公平分配行为如何受社会比较和利益得失的影响。结果发现:(1)社会比较在儿童对不同社会关系分配对象分配时的具体作用相反,儿童对陌生人更可能选择“我比你多”,而对好朋友更可能回避“我比你多”;(2)结合利益得失考虑,当公平代价较小时,利益得失、社会比较与社会关系的交互作用显著,相比于陌生人,儿童对好朋友一定程度上更不计较自己所处地位和所得收益;(3)当公平代价较大时,三者交互作用不显著,儿童更加关注自身利益得失,内群体偏爱的程度也随之减弱。这表明社会关系影响儿童分配决策中对地位和得失等因素的考量。

关键词：公平分配社会关系社会比较利益得失内群体偏爱

退化环境中基于空间几何特征的激光SLAM方法

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中国惯性技术学报 2024年第6期32卷 537-546页

作者：何登科曾天乐晏非凡何云艳杨天娇中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室北京100083

针对同步定位与地图构建(SLAM)在无全球定位系统(GPS)信号、缺乏环境特征纹理的退化环境中出现定位失败、建图重叠漂移和无法实时运行的问题,提出了一种基于空间几何特征的激光SLAM方法。算法前端设计了一种基于空间线面几何特征的特征... 详细信息

针对同步定位与地图构建(SLAM)在无全球定位系统(GPS)信号、缺乏环境特征纹理的退化环境中出现定位失败、建图重叠漂移和无法实时运行的问题,提出了一种基于空间几何特征的激光SLAM方法。算法前端设计了一种基于空间线面几何特征的特征点提取方式,依据点线面约束构建点云配准残差函数,采用高斯-牛顿法优化残差以实现点云配准。算法后端基于关键帧构建子图,通过子图间的map-to-map匹配来获得精确位姿,采用插值融合前后端位姿,实现了全局定位优化。仿真与实际退化环境中的实验结果表明:所提算法在20 m的里程计测试中位姿估算误差小于5%;退化环境中的建图效果优于Hector、Gmapping和Cartographer算法,地图更新平均速度提高近4倍。

关键词：激光同步定位与建图特征提取环境感知退化环境

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中国船员海事英语交际能力评价

上海海事大学学报 2024年第2期45卷 97-103,118页

作者：李天娇席永涛上海海事大学商船学院上海201306

为揭示中国船员海事英语交际能力现状,提出解决海事英语交际问题的对策和方法,对中国船员海事英语交际能力进行评价。首先,通过调查问卷和访谈,深入了解中国船员海事英语交际能力的发展现状,构建海事英语交际能力的评价指标体系;然后,... 详细信息

为揭示中国船员海事英语交际能力现状,提出解决海事英语交际问题的对策和方法,对中国船员海事英语交际能力进行评价。首先,通过调查问卷和访谈,深入了解中国船员海事英语交际能力的发展现状,构建海事英语交际能力的评价指标体系;然后,采用探索性因子分析法对海事英语交际能力进行研究;最后,结合中国船员海事英语交际现状和存在的问题,提出促进海事英语交际能力提升的相应政策建议。

关键词：中国船员海事英语交际能力航运业

无模型隐含波动率的信息含量与定价能力——基于上证50ETF期权的实证研究

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统计研究 2024年第3期41卷 115-128页

作者：黄金波王天娇深圳大学经济学院厦门大学管理学院

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量,基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式,从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险,进而基于A股市场的个股数据检验波动率风... 详细信息

本文从上证50ETF期权价格中提取无模型隐含波动率并检验其信息含量,基于随机折现因子理论推导波动率风险的系统性与正负性判定公式,从波动率风险溢酬和相关性两方面验证波动率是否为系统性风险,进而基于A股市场的个股数据检验波动率风险在股票截面收益上的定价能力。研究结果表明:无模型隐含波动率包含BS隐含波动率中的所有信息和历史波动率中的大部分信息,是未来已实现波动率的有效估计;市场波动率为系统性风险因子且存在显著为负的风险溢酬;组合分析表明,对市场波动率暴露较大的股票组合在未来的收益较低,且暴露最大与最小股票组合的收益率之差显著为负,该结论在控制经典风险因子和改变交易策略之后依然稳健;Fama-MacBeth两步法结果表明波动率风险被定价且风险价格显著为负。

关键词：波动率风险无模型隐含波动率已实现波动率资产定价

基于中心偏移的Fisher score与直觉邻域模糊熵的多标记特征选择

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计算机科学 2024年第7期51卷 96-107页

作者：孙林马天娇天津科技大学人工智能学院天津300457 河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007

现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记... 详细信息

现有多标记Fisher score模型中边缘样本会影响算法分类效果。鉴于邻域直觉模糊熵处理不确定信息时具有更强的表达能力与分辨能力的优势,文中提出了一种基于中心偏移的Fisher score与邻域直觉模糊熵的多标记特征选择方法。首先,根据标记将多标记论域划分为多个样本集,计算样本集的特征均值作为标记下样本的原始中心点,以最远样本的距离乘以距离系数,去除边缘样本集,定义了新的有效样本集,计算中心偏移处理后的标记下每个特征的得分以及标记集的特征得分,进而建立了基于中心偏移的多标记Fisher score模型,预处理多标记数据。然后,引入多标记分类间隔作为自适应模糊邻域半径参数,定义了模糊邻域相似关系和模糊邻域粒,由此构造了多标记模糊邻域粗糙集的上、下近似集;在此基础上提出了多标记邻域粗糙直觉隶属度函数和非隶属度函数,定义了多标记邻域直觉模糊熵。最后,给出了特征的外部和内部重要度的计算公式,设计了基于邻域直觉模糊熵的多标记特征选择算法,筛选出最优特征子集。在多标记K近邻分类器下、9个多标记数据集上的实验结果表明,所提算法选择的最优子集具有良好的分类性能。

关键词：多标记学习特征选择 Fisher score 多标记模糊邻域粗糙集邻域直觉模糊熵