检索结果-南通市图书馆

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

低秩张量嵌入的高光谱图像去噪神经网络

遥感学报 2024年第1期28卷 121-131页

作者：涂坤熊凤超侯雪强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 中国酒泉卫星发射中心酒泉732750

随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的... 详细信息

随着遥感卫星技术的快速发展,高光谱图像在环境检测、资源管理、农业预警等领域得到了广泛应用。然而,由于设备误差和大气因素等原因,采集的高光谱图像中常常存在噪声,这会影响后续任务的准确性。因此,高光谱图像去噪成为了一个重要的研究方向。高光谱图像的空间关联、光谱关联和空间—光谱联合关联导致干净的高光谱图像存在低维子空间中。低秩先验是高光谱图像普遍的物理性质,然而基于低秩表示的方法通常需要复杂的参数设置和计算。基于深度学习方法直接从数据中学习到干净图像的先验信息,具有较强的表达能力,但依赖大量数据且缺乏对高光谱图像物理知识如低秩性的有效利用。为了解决这些问题,本文利用高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提出一种低秩张量嵌入深度神经网络方法,可以有效去除高光谱图像中的噪声。该方法采用低秩张量分解模块对高光谱图像的特征图进行低秩表示,通过全局池化和卷积等操作完成秩一向量的生成和低秩张量的重构。同时,将低秩张量分解模块与Unet相结合,对浅层特征进行低秩张量表示,以捕捉高光谱图像的空间—光谱低秩特性,提高了模型的去噪能力。当噪声标准差在[0—95]时,算法可以取得41.02 dB的PSNR和0.9888的SSIM。仿真数据和真实数据实验结果表明,所提出的低秩深度神经网络方法去噪效果优于其他方法。

关键词：高光谱图像去噪深度神经网络低秩张量表示知识驱动深度学习 CP分解 U-Net

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多任务的高光谱图像卷积稀疏编码去噪网络

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 280-292页

作者：涂坤熊凤超傅冠夷蛮陆建峰南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

目的高光谱图像由于其成像机理、设备误差和成像环境等因素导致采集到的数据存在噪声。传统稀疏表示方法需要把高光谱图像划分为一系列的重叠局部图像块进行表示,通过对重叠图像块去噪结果进行平均,实现整体图像去噪。这种局部—整体去... 详细信息

目的高光谱图像由于其成像机理、设备误差和成像环境等因素导致采集到的数据存在噪声。传统稀疏表示方法需要把高光谱图像划分为一系列的重叠局部图像块进行表示,通过对重叠图像块去噪结果进行平均,实现整体图像去噪。这种局部—整体去噪方法不可避免地会破坏高光谱图像空间关系,产生较差的去噪效果和视觉瑕疵。本文利用卷积算子的平移不变性,采用卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)对高光谱图像进行整体表示,保留不同图像块之间的空间关系,提升高光谱图像去噪性能。方法将每个波段去噪看做单任务,采用卷积稀疏编码描述单波段的局部空间结构关系。通过共享稀疏编码系数,实现不同波段之间的全局光谱关联关系建模,形成多任务卷积稀疏编码模型。多任务卷积稀疏编码模型一方面可以实现高光谱图像的空间—光谱关系联合建模;另一方面,对高光谱图像进行整体处理,有效地利用图像块之间的关系,因此具有很强的去噪能力。借鉴深度学习强大的表征能力,将多任务卷积稀疏编码模型的算法迭代过程通过深度展开(deep unfolding)方式转化为端到端可学习深度神经网络,即多任务卷积稀疏编码网络(multitask convolutional sparse coding network,MTCSC-Net),进一步提升模型去噪能力和运行效率。结果在ICVL和CAVE(Columbia Imaging and Vision Laboratory)数据集上进行了仿真实验,在Urban数据集上进行了真实数据实验,并与8种方法进行比较,表明了本文算法的有效性。与传统基于图像块的稀疏去噪算法相比,在CAVE数据集上本文算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提升1.38 dB;在ICVL数据集上提升0.64 dB。结论提出的多任务卷积稀疏编码网络能有效利用高光谱图像的空间—光谱关联信息,具有更强的去噪能力。

关键词：高光谱图像(HSI) 图像去噪卷积稀疏编码(CSC) 多任务学习深度展开

S100β、IL-6、hs-CRP联合检测明显提高急性创伤性颅脑损伤诊断的灵敏性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

实用医学杂志 2024年第11期40卷 1580-1585页

作者：聂晓改彭传梅张云芳涂坤王娇昆明市延安医院医学检验科昆明650051 昆明医科大学昆明650051

目的通过联合检测方法,寻找急性创伤性颅脑损伤(TBI)诊断更灵敏的生物标志物,为临床提供确切的诊断、治疗、监测指标。方法收集2022年10月至2023年6月由昆明市延安医院急诊创伤中心收住的急性TBI患者共156例,并纳入正常及骨折对照组,收... 详细信息

目的通过联合检测方法,寻找急性创伤性颅脑损伤(TBI)诊断更灵敏的生物标志物,为临床提供确切的诊断、治疗、监测指标。方法收集2022年10月至2023年6月由昆明市延安医院急诊创伤中心收住的急性TBI患者共156例,并纳入正常及骨折对照组,收集监测入组患者外周血标本,检测S100β、IL-6并收集患者入院即刻hs-CRP等临床资料,并进行统计学分析。结果急性TBI患者外周血S100β、IL-6、hs-CRP水平明显升高,诊断急性TBI的ROC曲线下面积分布为0.944、0.915、0.897,三个指标联合检测ROC曲线下面积高达0.975。Person相关分析发现三个指标之间呈正相关,尤其S100β和IL-6之间相关系数达0.715。二元logistic回归分析发现,S100β、IL-6、hs-CRP是急性TBI的独立危险因素。结论S100β、IL-6、hs-CRP联合检测可以有效提高急性TBI诊断的灵敏性,S100β与IL-6相互促进可能加重炎症机制导致的继发性颅脑损伤,尽早针对性治疗,可能改善预后。

关键词：创伤性颅脑损伤炎症 S100β 白细胞介素-6

煤层底板双承压含水层下隐伏断层活化导水特征试验研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

太原理工大学学报 2024年第2期55卷 242-251页

作者：张健郭亮亮涂坤太原理工大学水利科学与工程学院太原030024 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院国家煤矿水害防治工程技术研究中心北京100083

【目的】现有的关于煤层采动揭露底板隐伏断层突水试验研究成果,仅考虑了煤层下伏单一承压含水层条件,需研究煤层底板多承压含水层条件下隐伏断层活化导水特征。【方法】通过室内相似物理模拟方式,对煤层底板双层承压含水层条件下,采动... 详细信息

【目的】现有的关于煤层采动揭露底板隐伏断层突水试验研究成果,仅考虑了煤层下伏单一承压含水层条件,需研究煤层底板多承压含水层条件下隐伏断层活化导水特征。【方法】通过室内相似物理模拟方式,对煤层底板双层承压含水层条件下,采动过程隐伏充水通道在不同深度上的应力和孔隙水压力演变规律进行了分析。【结果】结果表明:利用自主设计的煤层底板隐伏断层突水试验系统,可以相对合理地模拟两层承压含水层条件下不同深度上的断层活化导水规律;浅部比深部断层带的应力增量、孔隙水压力增量变化程度相对更高,孔隙水压力变化时间均滞后于应力变化时间;临近开采结束阶段,浅部和深部断层带孔隙水压力增量的上升趋势,表明断层带向采空区卸荷促进了渗流导升,断层带存在滞后突水的可能性,浅部较深部断层带的滞后突水风险相对更高。应力扰动程度整体上随深度增加而衰减,浅部相对深部断层带更易活化,持续不断的扰动将使浅部和深部含水层发生水力联系,深部承压水可通过隐伏断层补给浅部承压水,承压水通过断层带导升过程存在着显著的水头压力损耗。【结论】试验结果可为底板多承压含水层条件下隐伏断层活化导水模式分析提供理论和工程实际参考。

关键词：煤层底板隐伏断层双承压含水层活化导水试验研究

同方期刊数据库博看期刊

工程教育专业认证背景下“岩土测试技术”课程教学改革初探

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

科技风 2024年第6期 149-151页

作者：涂坤孙文洁崔芳鹏中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083

“岩土测试技术”是中国矿业大学(北京)地质工程专业本科生的一门重要课程。在工程教育专业认证持续改进工作背景下,针对“岩土测试技术”课程传统授课模式中存在的问题,在教学方法、教学内容、课程思政、考核方式等方面的教学改革进行... 详细信息

“岩土测试技术”是中国矿业大学(北京)地质工程专业本科生的一门重要课程。在工程教育专业认证持续改进工作背景下,针对“岩土测试技术”课程传统授课模式中存在的问题,在教学方法、教学内容、课程思政、考核方式等方面的教学改革进行了初步探讨,旨在增强学生的课程参与度和认同感,激发学生的学习兴趣,改善教学质量,以期提高人才培养质量。

关键词：岩土测试技术工程教育专业认证地质工程教学改革

维普期刊数据库博看期刊

“双碳”目标愿景下我国能源战略形势若干问题思考

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

科学通报 2023年第15期68卷 1884-1898页

作者：武强涂坤曾一凡中国矿业大学(北京)国家煤矿水害防治工程技术研究中心北京100083 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083

2020年9月22日,习近平总书记在第75届联合国大会上首次宣布我国“二氧化碳力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”(以下简称“双碳”),并将“双碳”目标纳入到我国生态文明建设整体布局中.这是我国在统筹国内国际两个大... 详细信息

2020年9月22日,习近平总书记在第75届联合国大会上首次宣布我国“二氧化碳力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”(以下简称“双碳”),并将“双碳”目标纳入到我国生态文明建设整体布局中.这是我国在统筹国内国际两个大局下做出的重大战略部署和决策,就此开启了一场广泛而深刻的经济社会系统性变革.此后,习近平总书记在气候雄心峰会、联合国生物多样性峰会、达沃斯议程等多个重要国际多边场合,一再宣示或强调我国宏伟的“双碳”目标,不仅表明了我国全力解决资源环境约束突出问题、推进绿色低碳新发展理念的决心,更彰显了我国构建人类命运共同体的大国担当.

关键词：资源环境约束达沃斯我国能源战略碳中和生态文明建设新发展理念人类命运共同体联合国大会

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

互联网平台自我优待行为反垄断法规制研究

互联网平台自我优待行为反垄断法规制研究

作者：涂坤厦门大学

学位级别：硕士

互联网平台给予自营业务相较于竞争性业务更优惠的待遇,以为自营业务谋取竞争优势,即构成自我优待行为。互联网平台优待自营业务可能侵害竞争者的公平竞争利益,损害消费者福利并破坏市场竞争环境,需要反垄断法予以必要规制。广义的互联... 详细信息

互联网平台给予自营业务相较于竞争性业务更优惠的待遇,以为自营业务谋取竞争优势,即构成自我优待行为。互联网平台优待自营业务可能侵害竞争者的公平竞争利益,损害消费者福利并破坏市场竞争环境,需要反垄断法予以必要规制。广义的互联网平台自我优待行为既可体现为典型的垄断行为,亦可体现为新的非典型的垄断行为。但无论具体行为形式如何,具有垄断违法性的自我优待行为均可归入滥用行为之范畴,因此其反垄断法规制的基本框架与传统滥用行为无异。但互联网平台的双边市场、动态竞争、零价模式等特征为行为违法性的认定带来新的挑战,而自我优待行为的模式复杂、双重影响等特征也造成法律适用和规制尺度等方面的新问题,传统的规制方法应对不足而需予以更新。超大型平台自我优待行为的竞争损害可能更为严重,更需及时的干预以防止造成无法弥补的损害。而反垄断法的事后规制认定过程复杂且程序繁琐,难以有效应对超大型平台的自我优待行为。因此,各主要司法辖区均考虑前移超大型平台自我优待行为的规制链条,探讨事前监管方案。欧盟《数字市场法案(草案)》)、美国《终止平台垄断法(草案)》与《美国选择与创新在线法案(草案)》均已较为系统地规定各自超大型平台的认定标准及其不得实施自我优待的义务范围,并明确相关规制措施。我国的《互联网平台落实主体责任指南(征求意见稿)》虽已涉及事前监管规则,但相关条款过于粗略而可行性较低,亟待细化。为解决前述问题,我国可借鉴与反思欧盟与美国之经验,并结合我国之实际,从以下几个方面完善我国的互联网平台自我优待行为反垄断法规制:第一,增补自我优待相关规则,明确规制依据;第二,革新行为违法性认定方式,丰富市场支配地位的考量因素,运用杠杆原理分析自我优待行为要件,并构建多维向度的竞争损害认定标准;第三,改进单一的事后规制措施,塑造事前事中事后三维规制措施体系;第四,制定专项执法指南,构建完整的超大型平台自我优待行为事前监管机制。

关键词：互联网平台自我优待反垄断

小麦秸秆及其生物炭添加对黄绵土团聚体结构的改良效应

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

小麦秸秆及其生物炭添加对黄绵土团聚体结构的改良效应

作者：涂坤西北农林科技大学

学位级别：硕士

黄绵土是黄土高原上分布最广的一类土壤。黄绵土的主要特征是有机质偏低,土壤结构稳定性差、肥力低下且抗侵蚀性差,提高土壤团聚体稳定性对于改善土壤质量、提高土壤肥力及减缓土壤侵蚀至关重要。新近的研究表明,介观尺度土壤颗粒间相... 详细信息

黄绵土是黄土高原上分布最广的一类土壤。黄绵土的主要特征是有机质偏低,土壤结构稳定性差、肥力低下且抗侵蚀性差,提高土壤团聚体稳定性对于改善土壤质量、提高土壤肥力及减缓土壤侵蚀至关重要。新近的研究表明,介观尺度土壤颗粒间相互作用是影响土壤团聚体稳定性的重要内因。然而目前,关于秸秆和生物炭添加后土壤颗粒间相互作用及其对团聚体稳定性的影响尚不明确。因此,本研究通过室内模拟试验,研究小麦秸秆及其生物炭添加对黄绵土表面电化学性质、土壤内力作用及团聚体稳定性的影响,阐明秸秆和生物炭添加对黄绵土团聚体稳定性的改良效应及内力作用机制,为科学施用秸秆和生物炭改良黄绵土提供一定的理论与实践指导。本研究所取得的主要研究结果如下:(1)明确了小麦秸秆及其生物炭添加对黄绵土基本理化性质的影响。随着秸秆和生物炭添加量的增加,黄绵土的有机碳(SOC)、电导率、TN和C/N增加,土壤碳酸盐含量下降。秸秆会使得黄绵土p H略微下降,生物炭添加后,黄绵土p H上升。秸秆和生物炭施用后,土壤表面不规则结构变少,土壤中有机碳官能团当中的脂肪碳和甲基、亚甲基显著提高,活性官能团增加。小麦秸秆及其生物炭施入土壤后,土壤的总有机碳、颗粒有机碳、矿物结合态有机碳含量均增加,土壤微生物碳氮的含量增加,土壤微生物的活性上升。(2)阐明了小麦秸秆及其生物炭添加对黄绵土表面电化学性质和内力作用的影响。随着秸秆和生物炭添加量的增加,土壤zeta电位下降。秸秆和生物炭添加后,土壤的比表面积(SSA)和表面电荷数量(SCN)均增大。秸秆能够降低土壤表面电荷密度(σ),随着生物炭施用量的增加土壤σ呈现先增加后减小的趋势。通过对土壤基本理化性质和表面电化学性质进行相关性分析,研究结果显示,施用秸秆和生物炭后,土壤中有机碳、碳酸盐、p H、TN、C/N与土壤表面电化学性质的相关性较好。通过后续RDA排序可知,有机碳是影响土壤表面电化学性质的最主要因素,其解释量在秸秆和生物炭处理中分别占88.1%和89.5%。由此可知,有机碳含量是影响黄绵土表面电化学性质变化的主控因素。本文对秸秆和生物炭添加后土壤内力进行了定量计算,结果发现,随着秸秆添加量的增加,静电斥力减小,土壤范德华引力增加,净作用力降低;生物炭施用后,土壤静电斥力减小,范德华引力呈现先增加后减少的趋势,适量(1%～5%)生物炭添加后土壤净作用力降低,过量(7%～10%)生物炭添加后土壤净作用力增加。(3)揭示了小麦秸秆及其生物炭添加对团聚体稳定性的改良效应及其内力作用机制。通过湿筛法和沉降法分析土壤团聚体稳定性,结果发现,随着秸秆添加量的增加,土壤平均重量直径(MWD)增加,土壤团聚体破碎强度降低,秸秆的施用增加了土壤团聚体稳定性,并且添加量越多,效果越好。随着生物炭添加量的增加,土壤MWD先增加后减少,土壤团聚体破碎强度先降低后增加,表明少量的生物炭有利于土壤团聚体稳定,过量则反之。通过建立土壤净作用力与团聚体破碎强度之间的关系,发现秸秆和生物炭添加后,土壤的净作用力主要受到范德华引力的影响,土壤团聚体破碎强度与土壤颗粒间净作用力呈显著的指数关系,这表明施用秸秆和生物炭主要通过增加土壤范德华引力而提高土壤团聚体稳定性。

关键词：秸秆还田生物炭黄绵土电化学性质团聚体稳定性

基于知识驱动深度学习的高光谱图像去噪算法研究

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

基于知识驱动深度学习的高光谱图像去噪算法研究

作者：涂坤南京理工大学

学位级别：硕士

高光谱图像在各种领域有着广泛的应用,比如环境监测、资源管理、农业预警等。但是由于设备误差和大气干扰等因素的影响,高光谱图像中通常存在噪声,这对后续分析不利。因此,高光谱图像去噪是一个必不可少的预处理步骤。近年来,基于深度... 详细信息

高光谱图像在各种领域有着广泛的应用,比如环境监测、资源管理、农业预警等。但是由于设备误差和大气干扰等因素的影响,高光谱图像中通常存在噪声,这对后续分析不利。因此,高光谱图像去噪是一个必不可少的预处理步骤。近年来,基于深度学习的高光谱图像去噪方法由于其强大的表达能力和数据驱动的特点得到了快速发展,但是这类方法也有一些问题,比如过分依赖数据集、缺乏先验知识指导、泛化能力弱等。本文借鉴了基于先验知识方法在物理解释性、灵活性方面的优势,研究知识驱动的深度学习去噪算法,利用低秩和稀疏知识指导深度学习网络的构建,实现高光谱图像去噪。本论文主要包括以下两个方面的研究工作:1.本文提出低秩约束深度神经网络,用于高光谱图像去噪。该网络利用低秩张量分解模块,根据高光谱图像的低秩特性,通过全局池化和卷积等操作,生成秩一张量并重构低秩张量。然后将低秩张量分解模块与Unet结合,对浅层特征进行低秩张量表示,从而捕获高光谱图像的低秩特性。通过消融实验和对比实验验证了该网络的可行性。2.本文将高光谱图像每个波段的去噪任务建模为卷积稀疏编码问题,并通过在波段间共享卷积稀疏编码系数,实现空间-光谱联合建模。本文利用深度展开技术将对应问题的迭代软阈值收缩优化方法转化为多任务卷积稀疏编码网络,并通过数据驱动的方式学习网络参数。由于卷积稀疏编码先验知识嵌入,所得到的网络具有很好的解释性。在不同数据集上的定量和定性分析证明了本算法具有良好的去噪效果。

关键词：高光谱图像去噪低秩张量表示卷积稀疏表示深度神经网络