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动脑筋想一想(64)——间接度量

学苑创造(1-2年级阅读) 2003年第Z1期 61-63页

作者：晓星

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基于浮动车数据的城市区域路网关键路段识别

北京交通大学学报 2021年第4期45卷 54-60,78页

作者：赵建东贾卓瑾梁营力孟畅畅北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 河南省交通规划设计研究院股份有限公司郑州450000

针对城市路网中对交通运行起着决定性作用的关键路段识别问题,首先,对浮动车数据进行了异常数据处理与地图匹配.其次,将关键路段划分为重要路段和脆弱路段,基于路段连接度、饱和度和路段介数建立了重要路段识别模型.同时,基于容量可靠... 详细信息

针对城市路网中对交通运行起着决定性作用的关键路段识别问题,首先,对浮动车数据进行了异常数据处理与地图匹配.其次,将关键路段划分为重要路段和脆弱路段,基于路段连接度、饱和度和路段介数建立了重要路段识别模型.同时,基于容量可靠度建立了路段脆弱性判别模型,并采用蒙特卡洛方法(Monte Carlo,MC)实现了模型求解.最后,利用包含有快速路、主干路、次干路及支路的复杂城市道路网络作为研究对象进行验证分析.结果表明:所构建模型和方法可有效准确识别关键路段,路段重要度更能客观反映关键路段对路网运行效能的影响程度,而且道路等级高的路段其关键程度较高.

关键词：交通工程关键路段间接度量蒙特卡罗法容量可靠度

基于齐次马氏域变方法的中国股市价格泡沫检验

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金融研究 2008年第8期 105-118页

作者：孟庆斌周爱民汪孟海南开大学天津300071

本文使用间接度量方法构建了股市价格泡沫的理论模型,得到了股市价格泡沫所满足的行为方程。在该理论模型下,本文利用Johansen协整检验方法从上证指数1996年1月到2007年12月的数据中剔除其理性价值成份,并进而建立马氏域变模型对其泡沫... 详细信息

本文使用间接度量方法构建了股市价格泡沫的理论模型,得到了股市价格泡沫所满足的行为方程。在该理论模型下,本文利用Johansen协整检验方法从上证指数1996年1月到2007年12月的数据中剔除其理性价值成份,并进而建立马氏域变模型对其泡沫情况进行分析,结果表明上证指数价格泡沫主要集中于1996年3月到1997年6月、1999年全年以及2006年11月到2007年12月。此外,本文还通过对深证指数的分析检验了沪深两市股价泡沫的联动性,最后根据文章分析结果,提出了相应的政策建议。

关键词：股市价格泡沫间接度量 Johansen协整检验齐次马氏域变模型

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嵌套池化三元组卷积神经网络的行人再识别

微电子学与计算机 2019年第9期36卷 73-78页

作者：王林杨乐西安理工大学自动化与信息工程学院

针对行人再识别易受遮挡,光照、视角等非理想条件变化的影响,提出一种嵌套池化三元组卷积神经网络.它在均方根池化后依次添加平均池化和最大池化提取全局特征,并通过最短路径损失自动对齐局部特征.然后采用改进型Log-logistic函数代替... 详细信息

针对行人再识别易受遮挡,光照、视角等非理想条件变化的影响,提出一种嵌套池化三元组卷积神经网络.它在均方根池化后依次添加平均池化和最大池化提取全局特征,并通过最短路径损失自动对齐局部特征.然后采用改进型Log-logistic函数代替传统三元组损失函数训练网络,得到与局部特征联合优化的全局特征.在Market-1501、CUHK03和VIPeR数据集上的识别率都比基于传统方法的提高了5%以上.实验结果表明,本文提出的嵌套池化三元组卷积神经网络,能有效解决非理想自然条件下存在的部分遮挡、分辨率低和旋转变化等问题,同时具有良好的泛化能力和适用范围.

关键词：行人再识别嵌套池化三元组损失函数局部特征间接度量

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三元组卷积神经网络中行人再识别的应用研究

三元组卷积神经网络中行人再识别的应用研究

作者：杨乐西安理工大学

学位级别：硕士

视频监控是智慧城市至关重要的组成部分,而行人再识别作为视频监控的重要内容已逐渐引起了国内外学者们的广泛关注。随着近几年的发展,较深的网络架构,较小的卷积核和卷积步长已被证明是提高深度学习性能的有效方法。而最大池化、平均... 详细信息

视频监控是智慧城市至关重要的组成部分,而行人再识别作为视频监控的重要内容已逐渐引起了国内外学者们的广泛关注。随着近几年的发展,较深的网络架构,较小的卷积核和卷积步长已被证明是提高深度学习性能的有效方法。而最大池化、平均池化、均方根池化在压缩特征尺寸大小的同时能提高图像对旋转、尺度、平移等变化的鲁棒性。因此,本文以改进型嵌套池化三元组卷积神经网络为基础,研究不同嵌套池化方法对非理想自然条件下行人再识别的影响。本文的主要研究内容如下:1、分析研究了行人再识别以及深度学习的国内外发展现状,并总结了目前行人再识别方法面临的挑战以及存在的不足。2、针对传统行人再识别特征鲁棒性不强以及难以正确计算局部距离的问题,提出了改进型嵌套池化三元组卷积神经网络。首先在Resnet50的卷积层后添加嵌套池化层提取全局特征,同时在卷积层后提取水平方向的7个局部特征。然后利用自动动态对齐方法计算局部距离,并利用改进型三元组损失函数同时训练全局特征和局部特征的权重,最后利用置信度测量机制进一步避免仅利用直接度量而存在的误匹配。3、在Market-1 501、CUHK03和VIPeR数据集上对改进型嵌套池化三元组卷积神经网络的行人再识别性能进行验证。分析了不同池化方法对旋转、尺度变化的鲁棒性,不同嵌套池化顺序对识别性能影响以及置信度测量机制在不同数据集上对识别性能的改善。实验结果表明:(1)本文提出的改进型嵌套池化三元组卷积神经网络能克服视角变化、部分遮挡、以及旋转、尺度等变化对行人再识别性能的影响,比目前经典的行人再识别方法性有能更好;(2)最大池化和平均池化都对旋转和尺度变化具有一定的不变性,但平均池化能更好地提高特征对旋转变化的鲁棒性,最大池化对尺度变化的鲁棒性较好,利用混合嵌套池化的方法能更好地克服不理想的外界条件对行人再识别的影响;(3)间接度量利用图像间的相互关系,能有效避免仅利用直接度量而引起的负样本比正样本更匹配测试样本的误匹配现象。

关键词：行人再识别嵌套池化三元组损失函数局部特征间接度量

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基于风格迁移及度量融合的行人再识别研究

测试技术学报 2019年第1期33卷 24-28,33页

作者：孙志琳张丽红山西大学物理电子工程学院山西太原030006

行人再识别是跨场景跨时间的行人图像匹配问题.锁定的目标从一个摄像头下消失后,在其它摄像头视角下再出现时,系统仍能够依据其特征重新锁定.目前该问题遇到的挑战主要来自光照、背景、行人姿态等变化造成的影响.此外,在与训练集不同的... 详细信息

行人再识别是跨场景跨时间的行人图像匹配问题.锁定的目标从一个摄像头下消失后,在其它摄像头视角下再出现时,系统仍能够依据其特征重新锁定.目前该问题遇到的挑战主要来自光照、背景、行人姿态等变化造成的影响.此外,在与训练集不同的数据集上进行测试时性能严重下降,且对大量的数据进行标注的成本非常高.本文采用风格迁移和度量融合的方法:首先,采用循环对抗生成网络将一个数据集中带标签的数据图像风格转换到另一个无标签的数据集上;然后,在风格转换后的数据图像上进行训练,并采用直接度量和间接度量相结合的方式进行相似度度量;最后,在无标签数据集上测试,并将行人图像按相似度由高到低排列输出.实验结果表明:本文方法可明显提高跨数据集的行人再识别准确度.

关键词：行人再识别对抗生成网络迁移学习间接度量度量融合

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简化的区域模型系统

地理科学进展 1988年第1期 33-37页

作者： M.阿尔比戈夫刘勇国际应用系统分析研究所

1.引言尽管已建立各种各样的区域模型,但是仍没有一个可通用的模型系统,既能包含区域经济区的主要部门,又能提供解决区域问题的实际方法。设计处理这些问题的任何模型系统应满足如下五个主要要求:(1)区域开发应该与国家开发规划一致;(2... 详细信息

1.引言尽管已建立各种各样的区域模型,但是仍没有一个可通用的模型系统,既能包含区域经济区的主要部门,又能提供解决区域问题的实际方法。设计处理这些问题的任何模型系统应满足如下五个主要要求:(1)区域开发应该与国家开发规划一致;(2)分析应包括区域经济内全部重要部门及其相互之间的联系;(3)必须全而研究经济、社会、环境和制

关键词：模型系统斯里斯特拉间接度量区域开发区域模型