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多点模拟和粗糙集在遥感图像分类中的应用

多点模拟和粗糙集在遥感图像分类中的应用

作者：白鹤翔山西大学

学位级别：硕士

采样是遥感图像监督分类的基础，样本的质量会直接影响遥感图像分类结果的质量，因此对样本进行质量评价，从而得到关于样本的不确定性描述是非常必要的，目前对于样本的评价大多是基于统计的，通常，样本点是凭先验知识和经验获得的。... 详细信息

采样是遥感图像监督分类的基础，样本的质量会直接影响遥感图像分类结果的质量，因此对样本进行质量评价，从而得到关于样本的不确定性描述是非常必要的，目前对于样本的评价大多是基于统计的，通常，样本点是凭先验知识和经验获得的。在相同采样模式和样本量的前提下，一组作为训练分类器的样本数据集的“真实效用”如何，只能经过分类之后才能进行相应的验证和评价，即在这组样本数据集中，能够全面体现光谱特征，保证分类质量和效果的样本数据集只有在分类之后才能知晓。如何在分类之前，度量样本数据，指导和优化分类过程是一项有意义的工作。本文基于粗糙集理论提出通过计算“纯度”来度量样本数据质量。另一方面，传统的遥感图像分类方法一般都是基于光谱信息，影像中丰富的空间结构信息和空间自相关信息并没有能够充分利用起来，虽然目前已经有了一些新的方法利用空间结构信息和空间自相关信息来进行分类，比如纹理，上下文等等，但这些方法都有其一定的局限性。作为一种新兴的归纳学习方法，粗糙集理论以其“不需对数据的任何先验假设”、“可提供非完备，非协调等不确定性知识获取方法”、“所获知识具有较好的直观可理解性”等显著优势获得人们的广泛关注。本文将将粗糙集理论引入到样本评价中。另一方面，近年来，渐渐发展起来的多点地质统计学使用训练图像(Training image)来代替变差函数表达地质变量的空间结构，因而能够克服传统地质统计学不能再现目标几何形态的不足。同时由于该方法仍然以像元为模拟单元，而且采用序贯非迭代算法，能够忠实于硬数据(采样数据)，速度也优于基于目标的随机模拟算法。所以，多点地质统计学能够很好的用于复杂几何形态地物的建模而且还有更好的计算速度。本文在讨论遥感图像分类过程、多点地质统计学和对现有样本评价指标总结的基础上，提出了一种新的样本评价方法和一种新的遥感分类方法。主要研究内容及成果有： 1．使用粗糙集理论来评价遥感图像分类中的样本质量。首先本文使用对目前常用的一些样本评价方法进行了讨论，特别是重点讨论了巴氏距离和散度;然后提出使用粗糙集理论计算样本中每个类别以及整体的“纯度”来评价样本，最后通过实验将该指标同巴氏距离进行了对比，最后得出两者在统计意义下存在一定的线性关系。这一评价方法从不同于传统统计方法的角度来评价遥感图像分类中的样本质量。 2．提出新的遥感图像分类方法MLC+MPS，在现有的基于光谱信息的遥感图像分类方法的基础上，使用多点地质统计学和数据融合方法将空间结构信息也引入到分类过程中。该分类方法首先使用最大似然分类对遥感图像进行分类;接着利用多点地质统计学利用空间结构信息进行分类，对于每个像元，两个分类器都能生成一个概率矢量;最后可以使用数据融合方法将两者融合起来，从而得到了遥感图像的分类结果。本文通过两个例子对新算法进行了讨论，并且实验结果证明新算法能够提高分类精度。

关键词：多点模拟图像分类数据融合粗糙集理论样本评价

多尺度深层特征加强的CME小样本目标检测模型

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计算机工程与应用 2024年第6期60卷 222-229页

作者：丁政伟白鹤翔胡深山西大学计算机与信息技术学院太原030006

针对现有的小样本目标检测模型存在对图像全局语义信息考虑不足、输入图像大小不一而导致检测器性能下降的问题,提出了多尺度深层特征加强的CME小样本目标检测模型。利用大量有标签的基类数据和基于残差跳跃的多层卷积神经网络及多尺度... 详细信息

针对现有的小样本目标检测模型存在对图像全局语义信息考虑不足、输入图像大小不一而导致检测器性能下降的问题,提出了多尺度深层特征加强的CME小样本目标检测模型。利用大量有标签的基类数据和基于残差跳跃的多层卷积神经网络及多尺度特征增强模块训练一个泛化性良好的模型,经过少量有标签的新类数据和基类数据对模型微调,利用微调后的模型进行目标检测。为验证模型的有效性,使用VOC2007和VOC2012数据集对模型进行训练和评估,相关消融实验证明了引入残差跳跃结构的多层卷积神经网络和多尺度特征增强模块的单独使用和组合使用均可进一步增加模型的准确率。在与6个具有代表性的小样本目标检测模型的对比实验中表明,多尺度深层特征加深的CME比最先进的检测器得分平均提高4.75个百分点。

关键词：小样本学习目标检测残差跳跃多尺度特征深层特征

社会主义计划经济的理论基础、制度内涵和现实价值：哈耶克批判的反思

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社会主义计划经济的理论基础、制度内涵和现实价值：哈耶克批判的...

作者：白鹤翔辽宁师范大学

学位级别：硕士

哈耶克是20世纪二、三十年代国际学术界关于社会主义计划经济可行性大论战的主将之一,是坚决否性社会主义计划经济的代表人物,对他这方面的思想做出批判反思无疑具有重要意义。哈耶克否定计划经济的学术路径是以无知论为哲学基础,否定... 详细信息

哈耶克是20世纪二、三十年代国际学术界关于社会主义计划经济可行性大论战的主将之一,是坚决否性社会主义计划经济的代表人物,对他这方面的思想做出批判反思无疑具有重要意义。哈耶克否定计划经济的学术路径是以无知论为哲学基础,否定计划经济的国家干预经济;以经济核算为标准,抨击社会主义计划经济造成浪费;以自生自发秩序为手段,否定计划经济的所谓人为设计的秩序基础,确立市场经济的合法性地位。在这些理论中有正确的预见,也有时代局限和意识形态偏见所造成的一些误读,国内学术界越来越坚持客观分析的立场和批判扬弃的精神,对其中正确的预见给予充分肯定,对那些误读的部分开展理性批判。论文共分三章：第一章集中梳理和分析哈耶克对社会主义计划经济批判的主要理论观点,坚持以客观分析的立场和批判扬弃的精神来看待哈耶克对社会主义计划经济的批判,取其精华,去其糟粕,坚持真理,修正谬误,对哈耶克所做的批判予以学理回应;同时,尝试揭示哈耶克所倡导的自由市场经济的弊端及其体现的原教旨主义精神,为中国社会主义市场经济建设提供有益警示。第二章梳理自马克思到斯大林社会主义理论与实践中的计划经济探索历程,从理论产生、体制形成到最早模式定型的过程。马克思的“资本主义危机”理论、国家理论和再生产理论是社会主义计划经济的三大理论基石,通过对这三大理论的深入分析彰显了社会主义计划经济的制度内涵,是回应当今世界一度广为流行的市场原教旨主义的有力视域。第三章以东欧社会主义国家和当代中国的改革实践为例,梳理社会主义国家探索市场化发展道路的独特历程,清楚看到因计划和市场关系处理不当所引发的经济社会问题,从而向世人昭示：虽然中国现阶段致力于建立和完善社会主义市场经济体制,但这绝不等于说中国就是走了哈耶克所设计的道路,而是从中国独特国情出发的独立探索,其深刻理论意义正在于立足社会主义市场经济体制重新估价社会主义计划经济的现实价值。

关键词：社会主义计划经济市场经济改革

系统功能语言学视角下人际意义研究——以《献给艾米丽的玫瑰》为例

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系统功能语言学视角下人际意义研究——以《献给艾米丽的玫瑰》为...

作者：白鹤翔沈阳师范大学

学位级别：硕士

系统功能语言学认为语言实现三大纯理功能,即概念、人际和语篇功能。人际意义指的是语言被用来与他人互动、与他人建立和保持关系,或被用来影响他人的行为,表达自己对周围世界的看法。实现人际意义的系统有语气系统、情态系统和评价系... 详细信息

系统功能语言学认为语言实现三大纯理功能,即概念、人际和语篇功能。人际意义指的是语言被用来与他人互动、与他人建立和保持关系,或被用来影响他人的行为,表达自己对周围世界的看法。实现人际意义的系统有语气系统、情态系统和评价系统等。本文以系统功能语言学理论对福克纳的小说《献给艾米丽的玫瑰》中人际意义的实现进行研究。通过语气系统、情态系统以及评价系统中态度资源系统的分析,探析小说中人际意义是如何实现的以及人际意义在小说人物刻画中所扮演的角色。福克纳短篇《献给艾米丽的玫瑰》一经发表就被公认为其杰出代表作之一,主人公艾米丽被认为是福克纳“约克纳帕塔法世系”典型代表。传统文学分析多从文学批评视角,其理论应用有着抽象和模糊的缺陷。而将韩礼德系统功能语言学应用于文学体裁分析当中,分析文学作品中语言特点如何实现,可以帮助文学分析获得更加准确和客观的解读。本文采用定量分析和定性分析相结合的研究方法,主要研究问题为:小说运用了那些语气、情态和态度资源来帮助实现人际意义。其中语气系统的研究主要集中在对主人公艾米丽仅有的两段对话上,从陈述句、疑问句、祈使句方面进行分析,结果表明艾米丽与他人关系紧张、格格不入。在情态系统研究中,小说作者使用大量低量值情态助动词“could”以及中量值情态助动词“would”和“will”,说明小说里镇上的人们对于艾米丽与霍莫的最终结局只是猜测,并不十分肯定。态度系统分析发现小说中情感资源出现最少,判断和鉴赏资源数量相当,表明小说的作者是通过对艾米丽的行为以及与她相关的事物对她进行判断评价而不是直接抒发小说作者对艾米丽的感情。本文从语言学视角下重新解读《艾米丽的玫瑰》,应用系统功能语言学理论,探析小说在构建过程中人物间的人际意义是如何实现的,为文学作品分析提供更加客观的解读。

关键词：系统功能语言学人际意义《献给艾米丽的玫瑰》

基于全局与局部标签关系的多标签图像分类方法

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计算机应用 2022年第5期42卷 1383-1390页

作者：任炜白鹤翔山西大学计算机与信息技术学院太原030006

针对多标签图像分类任务中存在的难以对标签间的相互作用建模和全局标签关系固化的问题,结合自注意力机制和知识蒸馏(KD)方法,提出了一种基于全局与局部标签关系的多标签图像分类方法(ML-GLLR)。首先,局部标签关系(LLR)模型使用卷积神... 详细信息

针对多标签图像分类任务中存在的难以对标签间的相互作用建模和全局标签关系固化的问题,结合自注意力机制和知识蒸馏(KD)方法,提出了一种基于全局与局部标签关系的多标签图像分类方法(ML-GLLR)。首先,局部标签关系(LLR)模型使用卷积神经网络(CNN)、语义模块和双层自注意力(DLSA)模块对局部标签关系建模;然后,利用KD方法使LLR学习全局标签关系。在公开数据集MSCOCO2014和VOC2007上进行实验,LLR相较于基于图卷积神经网络多标签图像分类(ML-GCN)方法,在平均精度均值(mAP)上分别提高了0.8个百分点和0.6个百分点,MLGLLR相较于LLR在mAP上分别进一步提高了0.2个百分点和1.3个百分点。实验结果表明,所提ML-GLLR不仅能对标签间的相互关系进行建模,也能避免全局标签关系固化的问题。

关键词：图像分类自注意力机制深度学习知识蒸馏多标签分类

新型三环系稠杂环[1,2,4]-三唑并[1,5-a][1]-苯并氮杂及[1,2,4]-三唑并[1,5-a]-喹啉的合成

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高等学校化学学报 2006年第5期27卷 867-870页

作者：白鹤翔孟青青王全瑞陶凤岗复旦大学化学系上海200433

α-四氢萘酮的乙氧羰基腙(1)经LTA氧化,得到α-偶氮-α-乙酰氧基化合物2.在A lC l3作用下,化合物2脱去乙酰氧基产生重氮正离子中间体3,再经与腈的1,3-偶极环加成、[1,2]-迁移扩环、碱性水解和与苦味酸作用,得到新型[1,2,4]-三唑并[1,5-a... 详细信息

α-四氢萘酮的乙氧羰基腙(1)经LTA氧化,得到α-偶氮-α-乙酰氧基化合物2.在A lC l3作用下,化合物2脱去乙酰氧基产生重氮正离子中间体3,再经与腈的1,3-偶极环加成、[1,2]-迁移扩环、碱性水解和与苦味酸作用,得到新型[1,2,4]-三唑并[1,5-a][1]苯并氮杂苦味酸盐6a^6c.以2,3-二氢-1-茚酮为底物,采用相同的合成路线,合成了1,2,4-三唑并[1,5-a]-二氢喹啉苦味酸盐12a^12c.

关键词： 1,3-偶极环加成扩环 -三唑并[1,5-a]苯并氮杂[艹卓] 1,2,4-三唑并[1,5-a]喹啉

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基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择

模式识别与人工智能 2019年第8期32卷 709-717页

作者：姚二亮李德玉李艳红白鹤翔张超山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

已有的基于模糊粗糙集的多标记特征选择算法多从单一的样本空间刻画属性区分能力,忽视属性对标记的区分能力.基于这一认识,文中同时从样本和标记两个空间出发,提出基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择算法.首先,基于模糊辨识关系分... 详细信息

已有的基于模糊粗糙集的多标记特征选择算法多从单一的样本空间刻画属性区分能力,忽视属性对标记的区分能力.基于这一认识,文中同时从样本和标记两个空间出发,提出基于双空间模糊辨识关系的多标记特征选择算法.首先,基于模糊辨识关系分别从样本和标记角度定义两种多标记属性重要性度量,然后通过权重融合的方式融合两种度量,基于融合后的度量,运用前向贪心算法构建多标记特征选择算法.在5个数据集上的对比实验验证本文算法的有效性.

关键词：多标记学习特征选择模糊粗糙集模糊辨识关系

Solution of Multiple-Point Statistics to Extracting Information from Remotely Sensed Imagery

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Journal of China University of Geosciences 2008年第4期19卷 421-428页

作者：葛咏白鹤翔成秋明 State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System Institute of Geographic Sciences & Natural Resources Research Chinese Academy of Sciences Department of Earth and Space Science and Engineering York University State Key Laboratory of Geological Processes and Mineral Resources China University of Geosciences

Two phenomena of similar objects with different spectra and different objects with similar spectrum often result in the difficulty of separation and identification of all types of geographical objects only using spectral information. Therefore, there is a need to incorporate spatial structural and spatial association properties of the surfaces of objects into image processing to improve the accuracy of classification of remotely sensed imagery. In the current article, a new method is proposed on the basis of the principle of multiple-point statistics for combining spectral information and spatial information for image classification. The method was validated by applying to a case study on road extraction based on Landsat TM taken over the Chinese Yellow River delta on August 8, 1999. The classification results have shown that this new method provides overall better results than the traditional methods such as maximum likelihood classifier （MLC）.

关键词： information extraction spectral information spatial information multiple-point statistics