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基于微扰动的软土区综合管廊结构与地层参数智能反演研究

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北京交通大学学报 2023年第3期47卷 35-43页

作者：高新博谢渊姜育科高玮宿迁市高速铁路建设发展有限公司江苏宿迁223800 河海大学土木与交通学院南京210098 中交南京交通工程管理有限公司南京211800

软土区城市地下综合管廊在运营期所受主要荷载为变化的车辆荷载微扰动,其累积作用对工程的安全性影响很大,获取微扰动下工程(包括综合管廊地层与结构)的计算参数意义重大.在现场开展综合管廊结构与地层微扰动响应的测量,基于现场量测信... 详细信息

软土区城市地下综合管廊在运营期所受主要荷载为变化的车辆荷载微扰动,其累积作用对工程的安全性影响很大,获取微扰动下工程(包括综合管廊地层与结构)的计算参数意义重大.在现场开展综合管廊结构与地层微扰动响应的测量,基于现场量测信息,结合有限元数值模拟,采用新型全局优化算法——哈里斯鹰优化算法,提出了软土区综合管廊在车辆荷载作用下的结构与地层参数智能优化反演方法,并通过江苏省宿迁市高铁商务区路网广州路综合管廊工程对反演方法进行了工程验证.研究结果表明:该方法能较准确地得到微扰动下管廊结构及地层的综合有效力学参数,反演误差较小,具有较强的工程推广应用价值.

关键词：地下工程综合管廊微扰动参数反演哈里斯鹰优化算法数值模拟

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基于边界距离场的管腔中心路径自动提取算法

计算机辅助设计与图形学学报 2006年第6期18卷 860-864页

作者：竺海姬红兵高新波西安电子科技大学电子工程学院西安710071

首先计算三维空腔目标的精确边界距离场,然后建立基于该距离场的代价最大生成树,最后从生成树中提取中心路径·实验结果表明,精确的边界距离场使得提取的中心路径更加精确,而快速算法的应用提高了该算法的效率,获得的结果可直接用作虚... 详细信息

首先计算三维空腔目标的精确边界距离场,然后建立基于该距离场的代价最大生成树,最后从生成树中提取中心路径·实验结果表明,精确的边界距离场使得提取的中心路径更加精确,而快速算法的应用提高了该算法的效率,获得的结果可直接用作虚拟内窥镜的漫游路径·

关键词：虚拟内窥镜边界距离场中心路径提取

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结合眼动信息和序列指纹的亚暴事件识别方法

计算机科学与探索 2023年第1期17卷 187-197页

作者：韩怡园韩冰高新波西安电子科技大学电子工程学院西安710071 重庆邮电大学重庆市图像认知重点实验室重庆400065

极光亚暴的发生过程、效应和模型的研究一直是近30年来日地物理学中最受重视的核心前沿课题之一。Polar卫星携带的紫外成像仪(UVI)每年采集到的紫外极光图像数量非常庞大,自动且精确地从海量的紫外极光图像中识别亚暴事件是该领域亟需... 详细信息

极光亚暴的发生过程、效应和模型的研究一直是近30年来日地物理学中最受重视的核心前沿课题之一。Polar卫星携带的紫外成像仪(UVI)每年采集到的紫外极光图像数量非常庞大,自动且精确地从海量的紫外极光图像中识别亚暴事件是该领域亟需解决的问题。目前已经有针对极光亚暴事件检测、识别等方面的研究,这些方法均有效利用了亚暴事件的物理特性,但都没有利用专家视觉认知信息作为先验。因此,以眼动信息作为专家知识的一种视觉直观表示,结合亚暴序列本身的物理特性,提出了结合眼动信息和序列指纹的亚暴事件识别方法。首先,利用眼动仪获取空间物理专家对极光亚暴序列认知的眼动信息;其次,根据亚暴事件的物理特征对其进行标记得到每个极光亚暴事件的序列指纹;最后,利用专家的眼动信息与序列指纹识别策略实现对亚暴事件的自动识别。同时,实验也表明了所提出的方法的有效性。

关键词：极光亚暴视觉认知眼动信息序列指纹事件识别

A Visual Attention Model for Video Based on Non-Negative Matrix Factorization Sparseness on Parts

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A Visual Attention Model for Video Based on Non-Negative Mat...

Single-step-lag OOSM algorithm based on unscented transformation

2011年亚太信号与信息处理协会年会

作者： Jianlong Zhang xinbo gao Song Xiao and Ming Tong Xid ian Un iversity Xi an Shaan xi Province 710071

Visual attention is one of the most important mechanism of HVS （human visual system） and has been applied into many fields. Research on visual attention model is hot and difficult. This paper presents a novel visual attention model for video based on NMFS CP （non-negative matrix factorization sparseness on parts）. S aliency map of this model is generated by utilizing four types of visual attention features such as intensity, color, orientation and motion. Motion feature of video key frame is extracted by the NMFCP （Non-negative matrix factorization sparseness on parts） algorithm. Intensity, color and orientation features were obtained by the Itti visual attention model. Four features are combined with unequal linear coefficients according to the ratio of motion block in video frame. Simulation result shows the efficiency of proposed model.

关键词：

来源： cnki会议评论

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Science China(Information Sciences) 2011年第3期54卷 664-673页

作者： CHEN JinGuang 1,2 , LI Jie 1 & gao xinbo 1 1 School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China 2 School of Computer Science, Xi’an Polytechnic University, Xi’an 710048, China School of Electronic Engineering Xidian University Xi’an China School of Computer Science Xi’an Polytechnic University Xi’an China

Aiming at the out-of-sequence measurement (OOSM) problem, the update equations of the nonlinear single-step-lag OOSM are derived based on the existing methods. By introducing the unscented transformation (UT), the covariance between state vector and corresponding measurement vector are computed such that the single-step-lag OOSM can be effectively solved under the nonlinear Gaussian system with nonlinear measurement equation and linear dynamic equation. Furthermore, a single-step-lag OOSM fusion algorithm based on UT is presented to confront the problem of the single-step-lag OOSM in multi-sensor system. The proposed algorithm has some advantages over the EKF A1 based on the extended Kalman filter frame and the optimal method without lags. For example, it can be used when the Jacobian matrix or the Hessian matrix of nonlinear measurement equation is nonexistent; its filtering performance is better; and its complexity has the same order of magnitude as that of the EKF A1 algorithm.

关键词： state estimation nonlinear filtering out-of-sequence measurements unscented transformation data fusion

Development of the second version of Global Prediction System for Epidemiological Pandemic

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Fundamental Research 2024年第3期4卷 516-526页

作者： Jianping Huang Li Zhang Bin Chen Xiaoyue Liu Wei Yan Yingjie Zhao Siyu Chen xinbo Lian Chuwei Liu Rui Wang Shuoyuan gao Danfeng Wang Collaborative Innovation Center for Western Ecological Safety Lanzhou UniversityLanzhou 730000China College of Atmospheric Sciences Lanzhou UniversityLanzhou 730000China

Coronavirus disease 2019(COvID-19)is a severe global public health emergency that has caused a major cri-sis in the safety of human life,health,global economy,and social ***,CovID-19 poses significant challenges to healthcare systems *** prediction and early warning of infectious diseases on a global scale are the premise and basis for countries to jointly fight ***,because of the complexity of epidemics,predicting infectious diseases on a global scale faces significant *** this study,we developed the second version of Global Prediction System for Epidemiological Pandemic(GPEP-2),which combines statis-tical methods with a modified epidemiological *** GPEP-2 introduces various parameterization schemes for both impacts of natural factors(seasonal variations in weather and environmental impacts)and human so-cial behaviors(government control and isolation,personnel gathered,indoor propagation,virus mutation,and vaccination).The GPEP-2 successfully predicted the COVID-19 pandemic in over 180 countries with an average accuracy rate of 82.7%.It also provided prediction and decision-making bases for several regional-scale CovID-19 pandemic outbreaks in China,with an average accuracy rate of 89.3%.Results showed that both anthropogenic and natural factors can affect virus spread and control measures in the early stages of an epidemic can effectively control the *** predicted results could serve as a reference for public health planning and policymaking.

关键词： COVID-19 Epidemiological model Prediction GPEP SEIR Statistical-dynamic

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基于小波变换的分形噪声白化滤波器

西安电子科技大学学报 1998年第5期25卷 565-569页

作者：高新波谢维信西安电子科技大学电子工程学院深圳大学

传统的信号检测理论都是基于白噪声背景假设的，当干扰为色噪声时则需要白化滤波．对于１／ｆ类分形噪声，由于其非平稳性和长程相关等特性使传统的白化滤波不能奏效．针对这一情况，利用小波变换设计了一种白化滤波器，实验结果表明该... 详细信息

传统的信号检测理论都是基于白噪声背景假设的，当干扰为色噪声时则需要白化滤波．对于１／ｆ类分形噪声，由于其非平稳性和长程相关等特性使传统的白化滤波不能奏效．针对这一情况，利用小波变换设计了一种白化滤波器，实验结果表明该滤波器是有效的．

关键词：信号检测分形小波分析 1/f类信号

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人脸画像合成研究的综述与对比分析

模式识别与人工智能 2018年第1期31卷 37-48页

作者：王楠楠李洁高新波西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071

人脸画像合成通常是在给定一些训练画像-照片的前提下,将一张输入的人脸照片转换为画像的过程.目前并没有一个系统性的实验对比分析揭示当前此过程面临的挑战以及可能的解决思路.文中对具有代表性的各类方法进行综合深入对比与分析.人... 详细信息

人脸画像合成通常是在给定一些训练画像-照片的前提下,将一张输入的人脸照片转换为画像的过程.目前并没有一个系统性的实验对比分析揭示当前此过程面临的挑战以及可能的解决思路.文中对具有代表性的各类方法进行综合深入对比与分析.人脸画像合成方法归纳为2类:数据驱动类方法(即基于样本的方法)和模型驱动类方法.数据驱动方法由3类方法组成:基于子空间学习的方法、基于稀疏表示的方法和基于贝叶斯推断的方法.模型驱动方法直接学习照片到画像的映射关系.文中给出一些之前文献中并未发现的有意义的结论和展望.

关键词：人脸画像模型驱动数据驱动

A VIDEO DE-INTERLACING ALGORITHM BASED ON FUZZY ADAPTIVE MOTION COMPENSATION

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A VIDEO DE-INTERLACING ALGORITHM BASED ON FUZZY ADAPTIVE MOT...