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面向生态环境健康评价的自适应指标约简模型构建

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地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1193-1211页

作者：陈建辉汪小钦孔令凤福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室数字中国研究院(福建) 福州350108

生态环境健康评价对于促进生态保护、引导区域经济发展战略、调整和衡量生态文明建设结果具有重要意义。综合指标体系模型是现今国内外主流的评价方法,然而,如何构建不同地区通用、普适性强的指标体系,如何从众多繁杂的指标通过客观、... 详细信息

生态环境健康评价对于促进生态保护、引导区域经济发展战略、调整和衡量生态文明建设结果具有重要意义。综合指标体系模型是现今国内外主流的评价方法,然而,如何构建不同地区通用、普适性强的指标体系,如何从众多繁杂的指标通过客观、科学的方法自动筛选出能表征研究区特点的重要指标是目前所面临的难点。本文集成压力-状态-响应模型(PressureState-Response,PSR)和生态层次网络模型(Ecological Hierarchy Network,EHN),并考虑部分指标所存在的信息重叠,建立了目标层-准则层-要素层-指标层-同类指标层的5层网状指标体系,提出了基于优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的同类指标层约简和基于目标优化理论的指标层约简相结合的两段式自适应指标约简模式。结合两者完成面向生态环境健康评价的自适应指标约简模型的构建,并在地理大数据的支持下,应用于云南、福建、京津冀、陕西、湖北、新疆和吉林7个生态环境迥异区域的2001—2021年生态环境健康评价。研究结果表明:(1)利用两段式自适应指标约简模型所筛选出的中选指标可以较好地体现不同地区生态系统特点,中选指标中权重靠前的指标被较多文献应用于各地区指标体系构建,说明所构建的指标体系和两段式自适应指标约简模型具有较好的普适性和合理性,有效避免了人为指标体系构建的主观性;(2)7个地区生态环境健康状况的空间分布和时间变化趋势符合实际情况,并且能与现有的文献、资料进行互相印证,从侧面证实了本文所提出模型的有效性。本文所提出的模型可为其他领域指标体系构建和筛选提供参考,也为大范围不同区域的生态环境健康评价提供方法支撑。

关键词：指标约简网状指标体系优劣解距离法目标优化模型最大化偏差模型 CRITIC法熵权法生态层次网络模型压力-状态-响应模型

一种能温和产氢且具有高活性保持能力的Al-Bi-Zn基复合粉体

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第5期34卷 1427-1440页

作者：王翠萍余方拯黄岩王明帅邓睿郭毅慧张锦彬杨水源刘兴军厦门大学材料学院福建省表界面工程与高性能材料重点实验室厦门361005 厦门大学厦门市高性能金属材料重点实验室厦门361005 哈尔滨工业大学材料基因与大数据研究院深圳518055 深圳铝基水解制氢材料研发工程研究中心深圳518055

通过相图计算和气体雾化的方法,设计并制备Al-10Bi-7Zn和Al-10Bi-7Zn-1.5X (X:Cu, Fe, Ni)(质量分数,%)复合粉体。研究Cu、Fe和Ni对Al-Bi-Zn基复合粉体水解制氢性能的影响。通过X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)以及能量色散谱(EDS... 详细信息

通过相图计算和气体雾化的方法,设计并制备Al-10Bi-7Zn和Al-10Bi-7Zn-1.5X (X:Cu, Fe, Ni)(质量分数,%)复合粉体。研究Cu、Fe和Ni对Al-Bi-Zn基复合粉体水解制氢性能的影响。通过X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)以及能量色散谱(EDS)分析对粉体的组成和形貌进行表征。水解制氢性能测试结果表明,添加Cu、Fe或Ni可以改变Al-10Bi-7Zn三元合金复合粉体的制氢速率,并且提高其抗氧化性能。在四元复合粉体体系中,Al-10Bi-7Zn-1.5Ni表现出最佳的制氢性能,在60℃下与蒸馏水反应时,500 min内的产氢率为75.3%(954.1 m L/g),在储存7 d后(30℃,相对湿度60%),1500 min内保持57.9%(733.7 m L/g)的产氢率。此外,机理研究表明,在Al-Bi-Zn基复合粉体中添加Cu、Fe或Ni可以稳定Al基体,抑制复合粉体在空气中的开裂,保持粉体的高活性。

关键词：铝合金气雾化水解反应制氢抗氧化

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基于时空交叉感知的实时动作检测方法

电子学报 2024年第2期52卷 574-588页

作者：柯逍缪欣郭文忠福州大学计算机与大数据学院福建福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350003

时空动作检测依赖于视频空间信息与时间信息的学习.目前,最先进的基于卷积神经网络(Convolutionsl Neural Networks,CNN)的动作检测器采用2D CNN或3D CNN架构,取得了显著的效果.然而,由于网络结构的复杂性与时空信息感知的原因,这些方... 详细信息

时空动作检测依赖于视频空间信息与时间信息的学习.目前,最先进的基于卷积神经网络(Convolutionsl Neural Networks,CNN)的动作检测器采用2D CNN或3D CNN架构,取得了显著的效果.然而,由于网络结构的复杂性与时空信息感知的原因,这些方法通常采用非实时、离线的方式.时空动作检测主要的挑战在于设计高效的检测网络架构,并能有效地感知融合时空特征.考虑到上述问题,本文提出了一种基于时空交叉感知的实时动作检测方法.该方法首先通过对输入视频进行乱序重排来增强时序信息,针对仅使用2D或3D骨干网络无法有效对时空特征进行建模,提出了基于时空交叉感知的多分支特征提取网络.针对单一尺度时空特征描述性不足,提出一个多尺度注意力网络来学习长期的时间依赖和空间上下文信息.针对时序和空间两种不同来源特征的融合,提出了一种新的运动显著性增强融合策略,对时空信息进行编码交叉映射,引导时序特征和空间特征之间的融合,突出更具辨别力的时空特征表示.最后,基于帧级检测器结果在线计算动作关联性链接.本文提出的方法在两个时空动作数据集UCF101-24和JHMDB-21上分别达到了84.71%和78.4%的准确率,优于现有最先进的方法,并达到73帧/秒的速度.此外,针对JHMDB-21数据集存在高类间相似性与难样本数据易于混淆等问题,本文提出了基于动作表示的关键帧光流动作检测方法,避免了冗余光流的产生,进一步提升了动作检测准确率.

关键词：实时动作检测多尺度注意力时空交叉感知

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基于多尺度流模型的视觉异常检测研究

自动化学报 2024年第3期50卷 640-648页

作者：毛国君吴星臻邢树礼福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118

针对现有异常检测(Anomaly detection,AD)模型计算效率低和检测性能差等问题,提出一种多尺度流模型(Multi-scale normalizing flow,MS-Flow),通过多尺度交叉融合实现高效的视觉图像异常识别.具体地,在流模型(Normalizing flow,NF)内部... 详细信息

针对现有异常检测(Anomaly detection,AD)模型计算效率低和检测性能差等问题,提出一种多尺度流模型(Multi-scale normalizing flow,MS-Flow),通过多尺度交叉融合实现高效的视觉图像异常识别.具体地,在流模型(Normalizing flow,NF)内部构建层级式的多尺度架构来避免多通道数据的冗余交叉计算,同时保证网络的多尺度表达能力.此外,设计的层级感知模块通过逐层级的多粒度特征融合,在细粒度级别表达多尺度特征,有效地提高分布估计的精确性.该方法是一个平衡检测精度与计算效率的解决方案.在两个公开数据集上的实验表明,所提方法相较于以往的检测模型能够获得更高的检测精度(在MVTec AD和BTAD数据集上的平均AUROC(Area under the receiver operating characteristics)分别为99.7%和96.0%),同时具有更高的计算效率,浮点运算次数(Floating point operations,FLOPs)约为CS-Flow的1/8.

关键词：异常检测流模型层级感知多尺度特征

随机森林算法在区域生态旅游适宜性评价中的应用研究

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地球信息科学学报 2024年第2期26卷 318-331页

作者：谭翠黄钦杨波李涛雷济华湖南师范大学地理科学学院长沙410081 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

生态旅游适宜性评价是评估生态旅游发展潜力、制定生态旅游规划和进行生态旅游开发的基础和重要参照。本文引入机器学习方法,从方法可行性、数据映射和预测实现等方面进行探讨,应用随机森林算法对湖南武陵山片区生态旅游适宜性展开实证... 详细信息

生态旅游适宜性评价是评估生态旅游发展潜力、制定生态旅游规划和进行生态旅游开发的基础和重要参照。本文引入机器学习方法,从方法可行性、数据映射和预测实现等方面进行探讨,应用随机森林算法对湖南武陵山片区生态旅游适宜性展开实证研究。湖南武陵山片区旅游资源丰富,脱贫后亟需开展生态旅游来巩固拓展脱贫攻坚成果实现与乡村振兴有效衔接以及促进可持续发展。研究结果表明:(1)将机器学习算法引入到区域生态旅游适宜性评价领域作为一种新方法,可为之后改进生态旅游适宜性评价方法提供新思路与新方案;(2)随机森林算法可以有效应用在区域生态旅游适宜性评价方面,可作为适宜性评价研究的一种新方法,模型优化后的平均测试精度达86.49%,受试者工作特征曲线(ROC)与坐标围成的面积(AUC)达0.95,评价结果能够准确反映湖南武陵山片区生态旅游适宜性程度;(3)特征重要性排序结果显示土地利用类型影响最大,占比达到28.98%,人口密度、距景点距离和生物丰富度等因子的影响也较大,分别为16.34%、12.2%和10.65%,在进行生态旅游开发时应重点考虑这些因素;(4)生态旅游适宜性结果表明,高度适宜与适度适宜区占比高,研究区生态旅游开发潜力大。根据不同适宜性结果提出不同的开发方向:高度适宜区走保护性开发模式,打造体验-教育型生态旅游;适度适宜区走联合性开发模式,打造支撑型生态旅游;边际适宜区走限制性开发模式;不适宜区应当禁止开发。针对研究结果提出“两中心一带一板块”开发策略,可为武陵山片区进行生态旅游开发及巩固脱贫成果提供理论和技术指导。

关键词：生态旅游随机森林适宜性评价武陵山片区机器学习多源空间数据潜力评估可持续发展

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文旅元宇宙:概念、关键技术及应用场景

遥感学报 2024年第5期28卷 1161-1176页

作者：范占领陈崇成福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350108

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用... 详细信息

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用场景还处于探索中。首先,本文回顾了元宇宙的演化进程,并基于文旅行业特征,提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征,认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统,是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态,是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。其基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像,并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系,实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合;然后,对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述;最后,展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区(酒店)开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景,提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战,技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升,但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。

关键词：遥感元宇宙文化旅游虚拟地理环境虚实融合虚拟世界扩展现实

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多尺度子群体交互关系下的群体行为识别方法

电子与信息学报 2024年第5期46卷 2228-2236页

作者：朱丽萍吴祀霖陈晓禾李承阳朱凯杰石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院/人工智能学院北京102249 北京大学计算机学院北京100871

群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中,群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而,以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模,缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出... 详细信息

群体行为识别旨在识别包含多个个体的群体行为。在现实场景中,群体行为通常可以被视为从群体到子群体再到个人的层次结构。然而,以前的群体行为识别方法主要侧重于对个体之间的关系进行建模,缺乏对子群体之间关系的深度研究。从该角度出发,该文提出一种基于多尺度子群体交互关系(MSIR)的多层次群体行为识别框架。除对个体关系进行建模外,重点关注了子群体之间的多尺度交互特征。具体优化如下:设计子群体划分模块,通过个体外观特征和其空间位置来聚合可能存在关联的个体,再进一步利用语义信息动态地生成不同尺度大小的子群体;设计子群体交互特征提取模块,通过构建不同子群体之间的交互矩阵以及图神经网络的关系推理能力,提取更具判别力的子群体特征。实验结果表明,与现有12种方法在排球数据集和集体活动数据集这两个群体行为识别基准数据集上对比,该文方法都取得最好的性能结果。作为一个易于扩展和优化的群体行为识别框架,该算法在不同数据集上都具有较好的泛化能力。

关键词：行为识别群体行为子群体划分关系推理

联合超像素降维和后处理优化的高光谱图像分类方法

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遥感学报 2024年第2期28卷 494-510页

作者：黄媛贺新光万义良湖南师范大学地理科学学院长沙410081 湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

针对高光谱图像样本标签量少且空间—光谱信息利用不充分而导致图像分类精度较低的问题,本文提出一种联合超像素降维和后验概率优化的高光谱图像分类方法。该方法首先基于高光谱图像的空间—光谱信息为每个样本构建局部邻域集合,并从局... 详细信息

针对高光谱图像样本标签量少且空间—光谱信息利用不充分而导致图像分类精度较低的问题,本文提出一种联合超像素降维和后验概率优化的高光谱图像分类方法。该方法首先基于高光谱图像的空间—光谱信息为每个样本构建局部邻域集合,并从局部邻域集合中提取超像素稀疏混合特征来充分表征图像的空谱信息和相关变化信息,然后将全局稀疏混合特征输入支持向量机分类器中生成像素的类别概率向量,最后采用后验概率模型优化类别概率向量,并依据概率最大值得到分类标签图。在3组常用的小规模数据集Indian Pines、Pavia University和Salinas以及一组大规模数据集HoustonU上的实验结果表明:本研究所提出的分类方法能够自适应地充分提取高光谱图像的高判别性特征信息,且在少量样本标签情形下,该方法在这4组实验数据集上分别获得了98.58%、96.88%、98.54%和91.01%的总体分类精度,优于文中对比的7种先进分类方法。

关键词：遥感高光谱图像分类超像素降维混合特征提取后处理优化支持向量机

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基于OpenFaaS的多边缘管理框架

计算机科学 2024年

作者：林璟峰李鸣陈星莫毓昌空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学计算机与大数据学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室华侨大学计算科学福建省高校重点实验室

移动边缘计算(mobile edge computing， MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力，来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法，已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(function as a serv... 详细信息

移动边缘计算(mobile edge computing， MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力，来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法，已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(function as a service， FaaS)作为无服务架构的一种经典范式，提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相较于传统的方式，FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目，为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合，是有意义且具有挑战的。为此，文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架。该框架实现对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时对于需要部署的函数，会将其重构并部署到OpenFaaS上，且在运行时，能够灵活的在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估，结果表明该框架可以有效的管理多个边缘，且与本地运行相比该框架平均可节省10.49%-49.36%的响应时间。

关键词：无服务架构函数即服务(FaaS) OpenFaaS 计算卸载移动边缘计算