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城市信息模型(CIM)平台在智慧城市防灾减灾工程中的应用价值

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工程与建设 2024年第4期38卷 749-751,780页

作者：倪立坤张维博陈先康河南城建学院河南平顶山467000

城市信息模型(CIM)平台在智慧城市防灾减灾中发挥着日益重要的作用。CIM平台通过多源数据整合、多维仿真模拟、跨专业协同等方式,为灾害风险评估、应急响应、恢复重建等环节提供精准支撑。然而,CIM平台在数据汇交共享、分析预测模型、... 详细信息

城市信息模型(CIM)平台在智慧城市防灾减灾中发挥着日益重要的作用。CIM平台通过多源数据整合、多维仿真模拟、跨专业协同等方式,为灾害风险评估、应急响应、恢复重建等环节提供精准支撑。然而,CIM平台在数据汇交共享、分析预测模型、工程全生命期应用等方面仍存在不足。未来,应强化顶层设计,突破关键技术,完善标准规范,深度挖掘CIM平台价值,助推城市安全韧性建设。

关键词：城市信息模型(CIM) 防灾减灾智慧城市安全韧性

基于COMSOL仿真软件的电涡流传感器教学探索

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科技资讯 2024年第11期22卷 213-217页

作者：程珍珍李睿智祁林梁成武河南城建学院河南平顶山467041

为了提升课堂教学效果,辅助学生理解电涡流传感器的检测原理及相关抽象概念,采用COMSOL仿真软件,构建了电涡流传感器探头线圈的仿真模型,并采用有限元的分析方法对其进行求解计算。通过对仿真结果的分析,学生可以直观地看到,当涡流线圈... 详细信息

为了提升课堂教学效果,辅助学生理解电涡流传感器的检测原理及相关抽象概念,采用COMSOL仿真软件,构建了电涡流传感器探头线圈的仿真模型,并采用有限元的分析方法对其进行求解计算。通过对仿真结果的分析,学生可以直观地看到,当涡流线圈激励频率、提离距离、线圈内径、线圈外径和线圈厚度变化时,电涡流传感器的检测灵敏度将随之发生变化,有助于学生对电涡流传感器相关知识的理解和掌握,提高了学生的学习热情和思考深度。

关键词：电涡流传感器有限元仿真探头线圈教学探索

高校毕业生就业去向多元化下学生就业工作研究

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中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学

中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学 2024年第6期 0023-0026页

作者：董昆鹏鲁伟杰段保军河南城建学院河南平顶山467036

随着互联网+及自媒体的不断发展,各行各业的发展不断地创新,同时也产生了许多新兴的行业,加上高校大学生就业创业思想的创新前卫,近几年的高校毕业生就业去向进一步呈现多元化趋势。通过社会调研,分析就业岗位的发展情况。通过对近几年... 详细信息

随着互联网+及自媒体的不断发展,各行各业的发展不断地创新,同时也产生了许多新兴的行业,加上高校大学生就业创业思想的创新前卫,近几年的高校毕业生就业去向进一步呈现多元化趋势。通过社会调研,分析就业岗位的发展情况。通过对近几年学院相关专业高校毕业生就业调研工作,制定出就业多元化环境下,“四位一体”的高校毕业生就业指导工作方法。

关键词：毕业生就业多元化四位一体

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基于上下文感知网络的息肉分割算法

计算机应用 2024年

作者：顾聪段其强任思雨中原工学院数学与信息科学学院

基于深度学习的方法在息肉图像分割面临以下问题：不同医疗设备采集的图像在特征分布上存在差异，导致不同的息肉分割数据集之间存在域偏移；现有模型大多专注处理相同尺度大小的特征，对不同尺度的息肉的捕捉能力存在一定的限制；息肉... 详细信息

基于深度学习的方法在息肉图像分割面临以下问题：不同医疗设备采集的图像在特征分布上存在差异，导致不同的息肉分割数据集之间存在域偏移；现有模型大多专注处理相同尺度大小的特征，对不同尺度的息肉的捕捉能力存在一定的限制；息肉与周围组织的视觉特征和颜色差异通常较小，导致模型难以准确地将它与背景区分开来。为了解决这些问题，提出了上下文感知网络（CANet），该网络以金字塔结构的视觉Transformer(Pyramid Vision Transformer,PVT)为主体，包含以下模块：1)域自适应去噪模块(Domain Adaptive Denoising Module,DADM),对低级特征图采用通道注意力以及空间注意力缓解不同域图像之间的域偏移以及噪声问题；2)尺度校准模块(Scale Recalibrates Module,SRM)，处理编码器提取的多尺度特征,解决息肉大小和形状明显变化的问题；3)迭代式语义嵌入模块(Iterative Semantic Embedding Module,ISEM)，减少背景干扰，提高对目标边界的感知能力，提升息肉分割的准确性。在5个公开的结肠息肉数据集上的实验结果表明，CANet比当前广泛采用的结直肠息肉分割方法取得了更好的结果，在Kvasir-SEG数据集和ClinicDB数据集上，m Dice分别为92.6%和94%。

关键词：医学图像分割 Transformer 息肉分割自适应去噪全局注意力机制

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基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习方法

计算机研究与发展 2024年

作者：张啸剑张雷雷张治政河南财经政法大学计算机与信息工程学院

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注，联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足，提出了一种有效基于用... 详细信息

基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习得到了研究者的广泛关注，联邦数据的类型、本地更新的裁剪、隐私预算的分配以及用户掉线问题直接制约着全局联邦学习模型的精度.针对现有方法难以有效应对该类问题的不足，提出了一种有效基于用户级别本地化差分隐私的联邦学习算法ULDP-FED.该算法能够同时处理同分布与非同分布的联邦数据类型；不同于现有的固定裁剪设置方法，ULDP-FED算法采用裁剪阈值动态衰减策略实现高斯机制造成的误差与裁剪造成的偏差之间的均衡；为了节省用户手中的隐私预算，该算法通过遍历用户所有历史本地噪音梯度更新，来寻找当前轮本地梯度更新的替代更新.若存在高度相似的历史更新，用户只需要上传该历史梯度更新的索引即可，进而减少了用户与服务器之间的通信代价.ULDP-FED算法与现有算法在MNIST和CIFAR10数据上实验结果表明，其模型精度均高于同类方法.

关键词：差分隐私用户级别差分隐私联邦学习联邦优化本地梯度更新

毕达哥拉斯模糊环境下基于RSR法的全序与集团排序

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系统科学与数学 2024年

作者：肖会敏胡亚达河南财经政法大学计算机与信息工程学院

模糊逻辑用不确定的语言表达偏好,通过处理不确定性来增加决策过程的灵活性和实用性,近年来成为决策领域的研究热点.以往的决策方法或是针对每个方案的相对价值给出全序排序,或是根据归类信息给出集团排序,而对于复杂的模糊决策问题应... 详细信息

模糊逻辑用不确定的语言表达偏好,通过处理不确定性来增加决策过程的灵活性和实用性,近年来成为决策领域的研究热点.以往的决策方法或是针对每个方案的相对价值给出全序排序,或是根据归类信息给出集团排序,而对于复杂的模糊决策问题应以综合多维视角做出决策.本文将秩和比法(RSR)引入模糊决策领域,提出一种基于毕达哥拉斯模糊数的综合排序方法.首先借助前景理论建立了关于方案评价的前景综合矩阵,其次对前景矩阵进行编秩处理,通过秩和比进行方案的全序排序.最后,将数据按照秩的各种情况,映射到正态分布曲线上,结合正态分布的相关划分方法进行集团排序.通过对比分析验证了算法的有效性和优越性.本研究旨在为秩和比法在模糊决策领域的应用提供一种新的思路参考.

关键词：毕达哥拉斯模糊集秩和比法全序排序集团排序

基于时间动态帧选择与时空图卷积的可解释骨架行为识别

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图学学报 2024年第4期45卷 791-803页

作者：梁成武杨杰胡伟蒋松琪钱其扬侯宁三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443002 河南城建学院电气与控制工程学院河南平顶山467036

骨架行为识别是计算机视觉和机器学习领域的研究热点。现有数据驱动型神经网络往往忽略骨架序列时间动态帧选择和模型内在人类可理解的决策逻辑,造成可解释性不足。为此提出一种基于时间动态帧选择与时空图卷积的可解释骨架行为识别方法... 详细信息

骨架行为识别是计算机视觉和机器学习领域的研究热点。现有数据驱动型神经网络往往忽略骨架序列时间动态帧选择和模型内在人类可理解的决策逻辑,造成可解释性不足。为此提出一种基于时间动态帧选择与时空图卷积的可解释骨架行为识别方法,以提高模型的可解释性和识别性能。首先利用骨架帧置信度评价函数删除低质骨架帧,以解决骨架序列噪声问题。其次基于人体运动领域知识,提出自适应时间动态帧选择模块用于计算运动行为显著区域,以捕捉关键人体运动骨架帧的动态规律。为学习行为骨架节点内在拓扑结构,改进时空图卷积网络用于可解释骨架行为识别。在NTU RGB+D,NTU RGB+D 120和FineGym这3个大型公开数据集上的实验评估表明,该方法的骨架行为识别准确率优于对比方法并具有可解释性。

关键词：行为识别骨架序列可解释运动显著区域时空图卷积网络

基于“分解-重构-优化”的农产品价格预测模型构建

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河南农业大学学报 2024年

作者：尚俊平李文浩席磊刘合兵河南农业大学信息与管理科学学院

【目的】构建一种基于“分解-重构-优化”的农产品价格预测模型，提高预测精度。【方法】首先，对原始数据进行集合经验模态分解（EEMD），以剔除数据中存在的噪声；其次，运用Fine-to-coarse高低频重构方法将分解序列划分为高频项，低... 详细信息

【目的】构建一种基于“分解-重构-优化”的农产品价格预测模型，提高预测精度。【方法】首先，对原始数据进行集合经验模态分解（EEMD），以剔除数据中存在的噪声；其次，运用Fine-to-coarse高低频重构方法将分解序列划分为高频项，低频项与残差项；随后利用灰狼算法（GWO）优化后的长短期记忆神经网络（LSTM）对重构序列进行预测，并将预测值累加得到最终预测结果。【结果】以嘉博环球数据库中的重点农产品价格数据为研究对象，计算结果表明，在滞后时间为5 d时模型效果最优，EEMD-GWO-LSTM对生姜、大蒜、大葱3种农产品价格预测的均方根误差分别为0.327、0.086、0.189，平均绝对误差分别为0.201、0.067、0.161，组合模型预测误差均为最小值。【结论】该组合预测模型融合了各模型的优势，具有较强的泛化能力。

关键词：农产品分解优化重构

巨灾风险下的农业保险法律制度研究——以河南省为例

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农村经济与科技 2024年第9期35卷 204-206,275页

作者：魏丽君河南城建学院法学院河南平顶山467036

为了保障农民权益、稳定农业生产,减少巨灾风险对农业生产的冲击,降低极端灾害天气对我国农业生产的影响,以农业大省--河南省的农业保险法律实践为例,研究了农业保险法律制度运行中存在的问题。分析认为,我国应以建立政策性农业保险法... 详细信息

为了保障农民权益、稳定农业生产,减少巨灾风险对农业生产的冲击,降低极端灾害天气对我国农业生产的影响,以农业大省--河南省的农业保险法律实践为例,研究了农业保险法律制度运行中存在的问题。分析认为,我国应以建立政策性农业保险法律制度为基础,完善农业保险立法。其中,应明确巨灾风险的定义并建立评估机制,扩大保险责任范围以满足农民需求,优化保费补贴政策以提高针对性和可持续性。

关键词：巨灾风险农业保险河南省法律制度数据分析