检索结果-南通市图书馆

系统工程理论与实践 2012年第11期32卷 2523-2532页

作者：张玉州李锐江克勤程玉胜王一宾安庆师范学院计算机与信息学院安庆246133 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 华中科技大学控制科学与工程系武汉430074

建立了一种综合考虑航班延误成本差别、续航航班延误时间的单机场地面等待问题优化模型,对独立运行的多条跑道进行合理、有效分配,满足大型繁忙机场的运营需求;然后提出了一种自适应多局部搜索memetic算法来加以求解.鉴于问题模型的复... 详细信息

建立了一种综合考虑航班延误成本差别、续航航班延误时间的单机场地面等待问题优化模型,对独立运行的多条跑道进行合理、有效分配,满足大型繁忙机场的运营需求;然后提出了一种自适应多局部搜索memetic算法来加以求解.鉴于问题模型的复杂性以及单一局部搜索memetic算法对复杂问题显露出的较弱的寻优能力和收敛性,提出的自适应多局部搜索memetic算法在不同阶段采用不同的局部搜索策略,其中自适应定向局部搜索策略使个体的搜索速度根据个体、最优个体以及群体信息进行调整.通过对多组仿真算例进行计算,并与其它典型算法的求解结果进行对比,实验结果表明了所提模型与算法的有效性.

关键词：多跑道地面等待问题自适应多局部搜索memetic算法多目标优化

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基于图像特征融合的行李查询系统设计与实现

基于图像特征融合的行李查询系统设计与实现

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作者：曹宇轩中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

航空旅客的行李运输是构成民航旅客运输的重要组成部分。机场每天会产生大量的行李数据,随着客流量的加大,不正常行李数量也与日俱增。如何有效管理众多不正常行李成为机场和民航相关单位亟须解决的问题。本文根据北京国航全球行李服务... 详细信息

航空旅客的行李运输是构成民航旅客运输的重要组成部分。机场每天会产生大量的行李数据,随着客流量的加大,不正常行李数量也与日俱增。如何有效管理众多不正常行李成为机场和民航相关单位亟须解决的问题。本文根据北京国航全球行李服务中心的实际工作需要,开发了机场行李查询系统。行李查询系统的研发,对于提高行李查询工作效率,减少成本,提高国航的信息化管理水平,具有重要意义。本文针对现有World Tracer行李查询系统存在的不能使用行李图像查询的问题,将基于图像特征融合的行李图像检索作为研究重点。为提高检索效率,提出了先对行李图像分类再融合图像特征进行检索的方案。本文介绍了相关理论知识和技术,重点探讨了图像分类和基于内容检索的技术。首先使用深度卷积神经网络Alex Net和Soft Max分类器对机场行李图像进行分类,然后在分类的基础上,分别研究了基于颜色、形状和纹理等单特征和融合特征的行李图像检索方法。深入分析了图像检索过程中的特征选择、特征提取、特征向量生成、特征融合及相似性匹配等问题,提出了基于分类和特征融合的图像检索方法（C-F算法）。C-F算法先以颜色为特征对行李图像库进行筛选,从相似性测度层面以最优权重融合了形状和纹理特征,然后在筛选后的行李图像库中检索。实验结果表明,C-F算法比基于单特征的图像检索有着较高的查准率和查全率。以基于图像分类和特征融合的C-F算法为核心开发完成了机场行李查询系统。系统具有用户管理、行李信息上传、行李库管理、行李查询和统计以及系统帮助等六大功能。系统测试结果表明,机场行李查询系统界面美观,使用方便,功能符合预期结果。系统弥补了World Tracer在图像检索方面的空白,有效提高了不正常行李的查询及管理效率,减少了管理成本,实现了机场行李查询及管理的信息化。

关键词：行李查询图像分类图像检索特征融合

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我国新时期卫生与健康发展战略的内涵与理论创新

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中国健康教育 2018年第10期34卷 936-938,959页

作者：王中灿唐贵忠何中臣程雪莲冯显东杨淋淋重庆医科大学公共卫生学院社会医学与卫生事业管理教研室重庆400016 重庆市卫生计生监督执法局重庆401147 重庆市卫生和计划生育委员会重庆401147

当前,我国已进入决胜全面建成小康社会新时期,党和政府高度重视医疗卫生与健康工作,提出了一系列新思想,作出了一系列新部署,形成了系统的新时期卫生与健康发展战略。其主要内容为:坚持"以人民为中心"的利益观,以"改革创新为动力"的发展... 详细信息

当前,我国已进入决胜全面建成小康社会新时期,党和政府高度重视医疗卫生与健康工作,提出了一系列新思想,作出了一系列新部署,形成了系统的新时期卫生与健康发展战略。其主要内容为:坚持"以人民为中心"的利益观,以"改革创新为动力"的发展观,"将健康融入所有政策"的战略观,"共建共享,全民健康"的治理观。创造性地继承和升华了我国传统医学健康养生智慧和马克思主义健康观,探索和拓展了新的执政理念,是对人民期盼美好生活的现实回应,更是实现民族昌盛和国家富强的健康保障。

关键词：卫生与健康健康中国治理发展战略

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基于机载多源遥感数据的地物目标定位与分类技术研究

基于机载多源遥感数据的地物目标定位与分类技术研究

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作者：赵兵中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所)

学位级别：硕士

地物目标的高精度、自动化定位及分类技术在3D数字城市构建,甚至在“智慧城市”、“智慧中国”建设中起到至关重要的作用,同时它是国家大力倡导和重点发展的学科领域,在抗震救灾、人员搜救、军事侦察等诸多领域都有着广泛的应用需求,本... 详细信息

地物目标的高精度、自动化定位及分类技术在3D数字城市构建,甚至在“智慧城市”、“智慧中国”建设中起到至关重要的作用,同时它是国家大力倡导和重点发展的学科领域,在抗震救灾、人员搜救、军事侦察等诸多领域都有着广泛的应用需求,本论文研究课题即在此背景下提出。传统方法中,实现定位通常采用人工测绘或(Global Position System,GPS)辅助航空摄影测量实现,但该方法需要布设地面控制点(Ground Control Point,GCP),不仅费时费力,而且在人工无法到达区域难以实现。随着惯性导航技术和装备制造水平的飞速发展,机载定姿定位系统(Position and Orientation System,POS)应运而生,并逐步商业化,使得航空对地观测中布设少量的地控点或无需布设地控点进行目标定位,逐渐成为现实。不仅如此,作为当今航测与遥感中对地观测的新型传感器,机载激光扫描雷达(Lighting Detection and Ranging,LiDAR)的出现,有效弥补了数字航空相机只能捕获地物平面信息的不足,不仅可以提供地物高分辨率影像(强度图像或者高度图像),同时能提供精确的距离信息,为航空摄影测量中地物三维空间信息的获取及处理提供了极大的方便。本论文紧跟国内外研究前沿,通过引入机载POS系统和机载LiDAR技术,以期实现对地物目标的自主定位和复杂背景下的城市目标自动分类。该课题试图探索提升机载POS系统本身输出精度的方法,针对基于机载POS的目标定位技术展开研究,利用全微分方法建立出定位误差的数学模型,并通过国际上广泛使用的某仿真软件(M软件)进行计算仿真分析。此外,本论文研究了融合航空光学影像和机载LiDAR三维点云数据的典型城市地面目标的分类问题,在LiDAR点云和光学影像配准的基础上,提出三步法(Three Steps,TS)用于LiDAR点云自动分割处理后,通过融合策略与航空影像中特征相结合,分类提取出四种不同类型的城市地面目标,该算法的分类精度理论上达到90%。总体来讲,本论文主要研究内容及创新点如下:1)提出了一种改进的平方根容积卡尔曼滤波算法针对机载POS系统内部的差分GPS(Differential GPS,DGPS)及惯性导航(Inertial Navigation System,INS)的联合滤波融合问题,提出一种基于自适应噪声估计器的平方根容积卡尔曼滤波算法。该算法利用容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter,CKF),通过引入矩阵的正交三角QR分解和Cholesky分解因数的更新技术,直接传播并相应地更新状态协方差矩阵的平方根。该算法将自适应的噪声估计器和小波卡尔曼滤波结合,建立附加权值的量测噪声的协方差矩阵,因该矩阵通过INS和DGPS的实时观测值计算得出,保证了其计算值和实际系统基本一致。仿真实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性。2)提出了一种基于BP神经网络的外方位元素的解算方法针对机载POS系统辅助航空摄影测量中传统坐标变换方法解算航摄影像外方位元素的不足,提出一种基于BP神经网络(BP Neural Network,BP-NN)航摄像片的外方位元素解算方法。将机载POS的输出值作为BP神经网络的输入,结合笛卡尔直角坐标变换,并采用M软件对BP网络进行训练和调整,构造出15-4-6型结构的三层神经网络。机载POS系统的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)及DGPS的输出经神经网络的每个神经元加权运算,求和结果反向传播,利用非线性激励函数作矩阵运算,最后在神经网络的输出层得到航摄像片的六个外方位元素值。仿真实验表明该算法具有良好的解算精度,可实现无GCP布设的航摄像片的外方位元素获取。3)提出了一种基于航空影像与机载LiDAR点云数据融合的目标分类算法针对3D城市建模中城市地面典型目标物的分类提取问题,通过融合航空光学影像与机载LiDAR点云数据,提出一种城市地面目标的分类算法,该算法包括图像与点云的预处理、LiDAR点云的滤波分割、图像与点云中关键特征信息的提取,以及目标物的自动分类三部分。通过该算法可高精度地获取四类城市目标信息并且给出相对充分的误差精度信息。具体而言,首先利用多向地面滤波算法(Multi-Directional Ground Filtering,MGF)对LiDAR点云数据分割,同时提取LiDAR点云和航摄影像的特征量,最后,利用改进的区域增长算法(Regional Increasing,RI)和多级分类器对已经分割好的LiDAR点云和航摄图像进行对应的城市地面目标物的分类。

关键词：直接目标定位 LiDAR点云航空影像目标分类

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