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数学的实践与认识 2024年第6期54卷 225-230页

作者：赵春茹梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室广西高校智能软件重点实验室广西梧州543002

利用时间轴上的微积分理论和广义黎卡提变换以及不等式技巧,研究了一类具有次线性中立项的二阶动力方程的振动性,建立了该类动力方程的一些新的振动准则,推广且丰富了已有文献中的结果,并给出应用实例.

关键词：振动性二阶动力方程次线性中立项时间轴

基于CNN-LSTM-Attention和自回归的混合水位预测模型

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水利水电技术（中英文） 2024年第6期55卷 16-31页

作者：吕海峰涂井先林泓全冀肖榆梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室广西梧州543002

【目的】水位预测对交通运输、农业以及防洪措施具有重要影响。精确的水位值可用于提升水道运输的安全及效率、降低洪水风险,同时也是保障区域可持续发展的必要条件。【方法】提出一种CRANet的混合水位预测模型,以卷积神经网络(CNN)、... 详细信息

【目的】水位预测对交通运输、农业以及防洪措施具有重要影响。精确的水位值可用于提升水道运输的安全及效率、降低洪水风险,同时也是保障区域可持续发展的必要条件。【方法】提出一种CRANet的混合水位预测模型,以卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制以及自回归(AR)组件为基础,旨在应对时间序列数据中存在的线性与非线性问题,缓解自回归及ARIMA模型的缺陷。其应用不仅在于为航运调度提供决策支撑,加强导航安全效率,同样能提升防洪减灾的能力。其中,CNN和LSTM组件有效地针对数据集内的局部和全局关系进行捕捉,AR组件则能充分考虑数据的时间序列特性。同时,通过注意力机制,模型能够优先考虑相关特性,提高预测效果。【结果】研究成果所提出的模型已成功应用于中国西江梧州站的水位预测,在测试集上预测未来3 h级别水位的MAE、RMSE和R^(2)分别为0.086、0.114 5和0.950 8。【结论】结果表明所提出的CRANet模型在水位预测方面的高可用性、准确度与稳健性,相较于AR、SVR、CNN、LSTM等模型具有更优的MAE、RMSE和R^(2)。

关键词：时间序列水位预测 CNN LSTM Attention 影响因素洪水西江

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水下图像增强与复原技术进展与展望

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第6期36卷 805-830页

作者：纪勋冷娜郭慧大连海事大学船舶电气工程学院大连116026 梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室梧州543002

近年来,水下图像增强与复原技术已成为促进水下目标检测、海洋生物识别、海底测绘等领域发展的重要手段,具有重要的学术意义与应用价值.首先,回顾并分析了水下成像机理,同时指出了当前水下成像技术由硬件设备、气候约束、人造光源以及... 详细信息

近年来,水下图像增强与复原技术已成为促进水下目标检测、海洋生物识别、海底测绘等领域发展的重要手段,具有重要的学术意义与应用价值.首先,回顾并分析了水下成像机理,同时指出了当前水下成像技术由硬件设备、气候约束、人造光源以及粒子干扰这4个方面所带来的难点与挑战;其次,全面介绍了水下图像增强与复原技术相关工作,分析了2种技术的联系与区别,同时从技术路线的角度对当前主流水下图像增强与复原方法进行了详细的分类与讨论,并通过实验指明了不同分类方法的各自特点;再次,总结了常用的水下图像数据集与图像评价指标,从数据支撑以及质量评估的方面为当前水下图像增强与复原工作提供了全面翔实的技术指导;最后,预测并分析了未来水下图像增强与复原技术在应用场景、降质方式以及评价指标3个方面的可行发展方向,尤其指明了当前人工智能在水下图像增强与复原领域中所能发挥的巨大潜力以及实用价值.

关键词：水下图像水下图像增强水下图像复原图像质量评价

G-非回归点的拓扑结构和G-平均跟踪性的动力学性质

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浙江大学学报（理学版） 2024年第3期51卷 308-313页

作者：冀占江梧州学院科学研究院应用数学研究团队广西梧州543002 梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室广西梧州543002

介绍了G-非回归点和G-平均跟踪性的概念,在群作用下的逆极限空间中研究了G-非回归点的拓扑结构,在度量G-空间中研究了G-平均跟踪性的动力学性质,得到:(1)自映射f有G-非回归点的充要条件是移位映射σ有G-非回归点;(2)如果f^(k)具有G-平... 详细信息

介绍了G-非回归点和G-平均跟踪性的概念,在群作用下的逆极限空间中研究了G-非回归点的拓扑结构,在度量G-空间中研究了G-平均跟踪性的动力学性质,得到:(1)自映射f有G-非回归点的充要条件是移位映射σ有G-非回归点;(2)如果f^(k)具有G-平均跟踪性,则f具有G-平均跟踪性。这些结果推广了逆极限空间中移位映射非回归点集的结论以及度量空间中迭代映射平均跟踪性的结论。

关键词：群作用逆极限空间 G-非回归点 G-平均跟踪性

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基于载物台运动信息的显微图像拼接算法研究

激光与光电子学进展 2024年第8期61卷 436-445页

作者：黄家广玉振明彭国晋甘辉吕美妮桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 梧州学院机器视觉与智能控制广西重点实验室广西梧州543002

传统非实时图像拼接方法易因局部图像失配导致全局拼接中断。此外,显微图像具有大量相似的微观结构,存在特征检测耗时长、误匹配率高等问题。为此,提出一种基于载物台运动信息的显微图像预测拼接算法。通过控制电动载物台XY轴移动距离... 详细信息

传统非实时图像拼接方法易因局部图像失配导致全局拼接中断。此外,显微图像具有大量相似的微观结构,存在特征检测耗时长、误匹配率高等问题。为此,提出一种基于载物台运动信息的显微图像预测拼接算法。通过控制电动载物台XY轴移动距离来决定相邻图像间重叠区域大小,在图像的重叠区域采用加速稳健特征算法检测特征点。利用图像间前后位置关系预测待匹配特征点的范围,在预测范围内筛选出最小欧氏距离的待匹配点。最后通过匹配特征点对的斜率粗筛选匹配点对,随机抽样一致性算法进行精匹配并计算单应性矩阵配准图像完成拼接,使用改进的加权平均算法融合拼接图像。实验结果表明:与暴力匹配和快速最近邻搜索算法相比,所提算法匹配率提高7.95%~26.52%,有效提高配准精度。同时,当图像分辨率为1600×1200时,多图拼接速率为2 frame·s^(-1),其效果优于AutoStitch软件拼接效果。

关键词：图像处理显微图像特征匹配预测拼接

温度对金属微互连结构界面微裂纹扩展连通过程的影响

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热加工工艺 2024年第14期53卷 122-126,129页

作者：马文婧王进郭慧吕美妮张宏泽宋宝林广西机器视觉与智能控制重点实验室广西梧州543002 梧州学院电子与信息工程学院广西梧州543002

采用晶体相场方法在纳米尺度下对金属微互连结构界面微裂纹扩展连通过程进行了研究。结果表明:随着温度的升高和演化时间的增加,微裂纹扩展过程中主裂纹长度增大,二次微裂纹数量增多,微裂纹呈“一字形”和“树枝状”生长,微裂纹扩展过... 详细信息

采用晶体相场方法在纳米尺度下对金属微互连结构界面微裂纹扩展连通过程进行了研究。结果表明:随着温度的升高和演化时间的增加,微裂纹扩展过程中主裂纹长度增大,二次微裂纹数量增多,微裂纹呈“一字形”和“树枝状”生长,微裂纹扩展过程中的连通行为逐渐增多。初始缺口形貌为圆形的微裂纹在扩展过程中主裂纹长度和二次微裂纹出现的时间均比初始缺口形貌为矩形的慢。微裂纹扩展长度随着演化时间和温度的增加逐渐增大;微裂纹扩展速率随着温度的增加而增大,但随着演化时间的增加,呈先增加后减小趋势。温度并不改变原子波动周期,不同温度下微裂纹的扩展只取决于原子扩散速率,与原子间距无关。

关键词：微裂纹扩展连通晶体相场方法微观组织演化

基于贪婪模型平均方法的条件平均处理效应的估计

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中国科学:数学 2024年

作者：潘莹丽湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室

如何正确识别干预或者处理的因果效应是当前医学和流行病学研究中最热门的问题之一.现有的方法主要集中在单一模型下估计条件平均处理效应CATE (conditional average treatment effect),忽略了模型的不确定性.本文提出基于S-Learner方法... 详细信息

如何正确识别干预或者处理的因果效应是当前医学和流行病学研究中最热门的问题之一.现有的方法主要集中在单一模型下估计条件平均处理效应CATE (conditional average treatment effect),忽略了模型的不确定性.本文提出基于S-Learner方法和T-Learner方法的Q-折交叉验证greedy (贪婪)模型平均方法估计CATE.方法上,将预测因子按其重要性进行排序,然后分割排序后预测因子建立不同的候选模型,通过加权平均所有候选模型估计CATE.理论上,本文证明所提出的模型平均方法所得权重的渐近最优性和相合性.数值模拟和实证分析的结果表明,基于S-Learner方法和T-Learner方法的模型平均方法在估计CATE上相比S-Learner方法、T-Learner方法、因果提高方法和因果多元自适应回归样条方法具有一定的优势.

关键词： S-Learner方法 T-Learner方法条件平均处理效应模型平均贪婪算法

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多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法研究

计算机工程与应用 2024年

作者：许思源吴伟林广西民族大学电子信息学院广西应用数学中心梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室

针对遥感图像背景复杂、特征冲突以及目标尺度多变等问题，以YOLOv8s为基线模型，提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。将RepVGG网络作为模型的特征提取网络，提高模型的特征提取能力，有效实现全局语义信息的捕获；在... 详细信息

针对遥感图像背景复杂、特征冲突以及目标尺度多变等问题，以YOLOv8s为基线模型，提出一种基于多尺度特征融合的遥感图像目标检测方法。将RepVGG网络作为模型的特征提取网络，提高模型的特征提取能力，有效实现全局语义信息的捕获；在颈部网络提出了一种三极综合性融合模块（tripolarintegrative fusion，TIF），通过位置信息和语义信息的有效融合，提高对各个尺度目标的检测精度；将SlideLoss滑动损失函数作为模型的分类损失函数，增强模型对困难目标的的检测能力，从而提高目标检测的准确性。实验结果表明，改进后的模型在NWPU VHR-10、RSOD和UCAS-AOD数据集上分别取得了94.4%、93.0%和95.5%的检测精度，相较基线模型分别提升了5.1%、6.0%、4.4%，在准确性方面优于其他方法，能更好地完成遥感图像目标检测任务。

关键词：深度学习目标检测遥感图像多尺度特征融合

基于带有缺失协变量的分位数回归模型的分布式优化方法研究

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系统科学与数学 2024年

作者：潘莹丽王昊宇黄祎婧许才顼黄河湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室广西机器视觉与智能控制重点实验室梧州学院管理学院

本文以大数据为背景,基于带有随机缺失协变量的分位数回归模型,采用分布式存储的思想,将数据随机存储在不同的机器中.通过构造全局损失函数的交互有效替代损失函数,将全局优化问题转变为局部优化问题.设计了Proximal ADMM算法对估计量... 详细信息

本文以大数据为背景,基于带有随机缺失协变量的分位数回归模型,采用分布式存储的思想,将数据随机存储在不同的机器中.通过构造全局损失函数的交互有效替代损失函数,将全局优化问题转变为局部优化问题.设计了Proximal ADMM算法对估计量进行迭代求解,寻找最优值.本文解决了带有缺失协变量的分位数回归模型中的数据存储困难和机器之间交互复杂度高的问题.理论研究表明:在一定的正则条件下,提出的分布式估计量具有相合性和渐近正态性.数值分析表明:在有限次主从机器之间交互次数下,提出的分布式优化方法得到的估计误差递减并趋于全局最优Oracle方法得到的估计误差,且比基于平均的OneShot方法和加权最小二乘回归的估计误差更小.

关键词：分位数回归随机缺失交互有效的替代损失函数分布式优化

基于显微图像处理技术的中药自动鉴别系统设计与实现

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智能城市 2024年第8期10卷 1-3页

作者：陈一锋庞光垚黄宏本梧州学院广西高校智能软件重点实验室广西梧州543002 梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室广西梧州543002

中药显微鉴别的传统方法以人工观察为主,过于依赖专家经验,具有时间长、成本高和容易造成误差的特点。文章集成人工智能技术的系统架构,引入现有数据增强方法和目标检测算法,设计了中药自动显微鉴别系统。该系统引入了YOLOv8模型,基于... 详细信息

中药显微鉴别的传统方法以人工观察为主,过于依赖专家经验,具有时间长、成本高和容易造成误差的特点。文章集成人工智能技术的系统架构,引入现有数据增强方法和目标检测算法,设计了中药自动显微鉴别系统。该系统引入了YOLOv8模型,基于分层架构技术进行设计。结果显示,中药自动显微鉴别系统能够自动、低成本、快速和准确地鉴别中药材。

关键词：中药显微鉴别架构设计目标检测算法深度学习

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