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地图视觉变量语法结构的神经机理分析

地球信息科学学报 2024年第1期26卷 121-134页

作者：乔莉鸽吴明光闾国年南京师范大学地理科学学院南京210023 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

视觉变量语法结构是指导视觉变量与表征的数据特征相匹配的规则。当前,构建地图符号的视觉变量语法研究主要基于制图者的经验和直觉,旨在有效地传输地图表达的信息,视觉机理解释不足,还存在视觉变量语法结构分类的类型不一致、个数不统... 详细信息

视觉变量语法结构是指导视觉变量与表征的数据特征相匹配的规则。当前,构建地图符号的视觉变量语法研究主要基于制图者的经验和直觉,旨在有效地传输地图表达的信息,视觉机理解释不足,还存在视觉变量语法结构分类的类型不一致、个数不统一、结论存在争议等问题,影响视觉变量与数据特征的匹配,给地图信息的理解带来困难。如今,随着视觉神经科学的发展,人类视觉系统的信息处理流程逐渐明确,为从神经学视角解读视觉变量语法结构提供了理论基础。本文首先以典型绘画和地图为例,总结人类眼-脑视觉信息处理特征及流程;然后分析Bertin和MacEachren的视觉变量语法结构的神经机理;最后从视觉通路和视觉区域功能特征的角度给出视觉变量语法结构分类的类型、个数和结论。研究成果可为视觉变量语法结构提供新的认知视角,为指导视觉变量的使用提供认知基础,突破地图视觉变量语法结构研究依赖经验总结的局限性,还能为现代地图学中新的视觉变量语法结构的神经机理分析提供有益的参考。

关键词：视觉变量语法结构地图学视觉感受数据特征视觉信息处理视觉通路神经机理

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声波导多模共振及其缺陷态

应用声学 2024年

作者：钱留伟高越汪琳阁樊亚仙陶智勇桂林电子科技大学海洋工程学院广西无线宽带通信与信号处理重点实验室桂林电子科技大学

为了研究声波导中多种模式的相互作用及缺陷态特性，该文设计了一种具有变截面的周期声波导，实现了多种模式共振导致的声学带隙。通过在波导中引入缺陷结构，进而破坏原有的共振模式，产生了声波反常透射现象，并且调整缺陷的长度还可... 详细信息

为了研究声波导中多种模式的相互作用及缺陷态特性，该文设计了一种具有变截面的周期声波导，实现了多种模式共振导致的声学带隙。通过在波导中引入缺陷结构，进而破坏原有的共振模式，产生了声波反常透射现象，并且调整缺陷的长度还可以实现缺陷态中心频率的调控。对不同缺陷长度波导内的声场分析结果表明，沿波导中轴线的声压有对称和反对称两种分布形式，并且这种分布特性主要由声波的基模和一阶模式导致。不同于传统布拉格共振的相关研究，该文所提出的多模共振及缺陷态的实现方法为声波调控提供了不同的设计手段，更有利于功能型声波导器件的发展与应用。

关键词：周期结构多模共振缺陷态对称性

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一款应用于脑活动探测的宽带天线系统设计

电波科学学报 2017年第1期32卷 32-38页

作者：姜兴康波李小明郑超继耿喆桂林电子科技大学信息与通信学院认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室桂林541004

为利用微波传输法对大脑活动进行探测,提出了一款应用于大脑活动探测的宽带天线.该天线单元为微带单极子天线,由开槽矩形宽缝、三角形贴片极子和反射板构成,采用微带线馈电,直接与人体头组织介质匹配,经过仿真优化,该天线-10dB回波损耗... 详细信息

为利用微波传输法对大脑活动进行探测,提出了一款应用于大脑活动探测的宽带天线.该天线单元为微带单极子天线,由开槽矩形宽缝、三角形贴片极子和反射板构成,采用微带线馈电,直接与人体头组织介质匹配,经过仿真优化,该天线-10dB回波损耗带宽覆盖了工作频率范围2.3~8GHz.并仿真分析了大脑内的电磁能量传输特性及电场分布,结果显示介质匹配天线相比普通天线在头颅内具有更好的穿透能力,在大脑皮层和深部脑区仍存在较强的电场强度.最后对此宽带天线进行了加工测试,实测数据与仿真结果基本吻合.该天线单元尺寸小、结构简单、易加工,能够很好地满足微波传输法探测大脑活动技术中头部共形天线阵列的设计要求.

关键词：脑活动探测微波传输法介质匹配宽带天线

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基于元增量学习的开放集识别方法

计算机科学 2024年

作者：孙晋永王雪纯蔡国永尚之量桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室

传统图像分类算法假定世界是静态、封闭的，而大数据时代的真实世界却是动态、开放的，新类别及其样本不断出现，导致传统图像分类算法的准确率降低。针对这种情况，研究者提出了适用于真实世界的开放集识别问题，目标是从样本集中识别... 详细信息

传统图像分类算法假定世界是静态、封闭的，而大数据时代的真实世界却是动态、开放的，新类别及其样本不断出现，导致传统图像分类算法的准确率降低。针对这种情况，研究者提出了适用于真实世界的开放集识别问题，目标是从样本集中识别出未知类样本，同时保持对已知类样本的分类准确性。但现有的开放集识别方法都忽略了对识别出的未知类样本的进一步利用，同时未知类样本通常数量较少，这些情况导致开放集识别模型无法增量地学习到已识别出的未知类样本蕴含的知识，影响了开放集识别模型的准确性和泛化性。为此，本文提出一种基于元增量学习的开放集识别方法，来提高开放集识别模型的准确性和泛化性。该方法使用双层优化机制构建开放集识别模型，对未知类样本进行深度聚类，使模型能够对聚类后未知类样本进行增量学习。具体来说，首先，构建基于双层优化机制的开放集识别模型，并对其进行训练使其具备对少量未知类样本进行增量学习的能力。然后，使用权重激励注意力机制来获取开放集识别模型参数的重要性，对模型的非关键参数进行更新，减少增量学习对模型的已知类分类能力的影响。其次，设计深度DBSCAN方法对未知类样本进行聚类，将每簇样本标记为一类，并使模型对其增量学习，丢弃离散样本，减少离散样本对增量学习效果的影响。最后，在4个公开数据集上的实验结果表明，相较于主流的开放集识别方法，本文提出的方法在AUROC和F1分数上均具有更好的效果，可以充分地学习识别出的未知类样本的知识。

关键词：开放集识别图像分类增量学习元学习聚类

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图像信息量度量

中国科学：信息科学 2024年第6期54卷 1558-1566页

作者：李学龙何如玢西北工业大学光电与智能研究院西安710072 智能交互与应用工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西安710072

图像不仅承载着丰富的视觉内容,同时还蕴含潜在的高级语义,是重要的信息传递媒介.度量图像信息量则是对图像信息进行定性描述和定量计算的抽象过程,属于对图像处理领域中的科学问题进行理论构建的关键环节.然而,在现有的研究工作中,虽... 详细信息

图像不仅承载着丰富的视觉内容,同时还蕴含潜在的高级语义,是重要的信息传递媒介.度量图像信息量则是对图像信息进行定性描述和定量计算的抽象过程,属于对图像处理领域中的科学问题进行理论构建的关键环节.然而,在现有的研究工作中,虽然对“图像信息量”的度量有所提及,但实际上关注的往往是在图像质量或图像特征的层级,而忽略了图像所具有的高级语义以及人对图像的认知.因此,为了衡量图像的信息提供价值,本文基于“图像信息量因人、因任务而异”这一常识,通过建模“先验知识”相关的图像记忆并提取“给定任务”相关的图像特征,尝试对图像信息量进行度量.首先,提出图像信息量度量的理论框架,具体表现为:在“能够获得全世界所有的图像”和“能找到一种能够准确表达图像语义的特征”两个假设条件下,以信息论为基础,通过构建超球来描述样本点的邻域稠密度,由此建模语义信息的概率,进而得到理论假设条件下的图像信息量.其次,探讨了理论假设无法满足的实际情况,将“全世界所有的图像”这一假设条件退化为“给定具体的数据集”,并将“一种能够准确表达图像语义的特征”这一假设退化为“给定任务相关的特征”,进一步通过实验展示了在实际情况下如何有效获得图像信息量的数值结果.最后,指出了本文度量方法的限定对象和度量结果的边界,并展望了未来对相关体系进行丰富和完善的可行方向.

关键词：图像信息量信息量度量信容信息论图像处理

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混合增强智能驱动的核电重要厂用水系统设计需求分析研究

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机械工程学报 2024年

作者：吴轩宇娄山河洪兆溪司恒远张志峰冯毅雄谭建荣浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室南洋理工大学机械与宇航工程学院中广核工程设计有限公司贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室

重要厂用水系统是与核安全紧密相关的系统，负责在各种运行工况条件下导出核岛的热量至最终热阱。由于核电厂选址和机型的差异、海洋水文、地理特征、气象等因素对设计方案的影响，重要厂用水系统具备按单设计型工程特性，合理与直观的... 详细信息

重要厂用水系统是与核安全紧密相关的系统，负责在各种运行工况条件下导出核岛的热量至最终热阱。由于核电厂选址和机型的差异、海洋水文、地理特征、气象等因素对设计方案的影响，重要厂用水系统具备按单设计型工程特性，合理与直观的设计需求分析是后续配置设计的重要基础。针对如何准确地辨识设计需求重要度以消除认知不确定性、规范地建立设计需求模型以确保需求的完备性与可追溯性等问题，提出混合增强智能驱动的重要厂用水系统设计需求分析方法，旨在利用人类高层次的认知能力弥补计算机处理设计需求信息的不足，同时利用计算机的运算能力突破人脑认知过程的推理能力限制。首先，结合考虑人类语言特性的语言激励双向编码器表示预训练模型、模拟大脑前额叶-海马体神经回路的双向长短时记忆网络以及多头注意力机制对设计需求文本语义进行深度挖掘，并将语义特征输入模拟大脑多巴胺奖励系统的奖励调制脉冲神经网络进行设计需求分类。其次，考虑核电专家语义表达的模糊性、群体权重的不确定性，构建基于犹豫模糊集的非线性规划模型识别设计需求重要度并做进一步修正。最后，利用基于模型的系统工程方法建立形式化、结构化的系统模型对设计需求进行统一完备表达。

关键词：设计需求分析混合增强智能脉冲神经网络犹豫模糊集基于模型的系统工程

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二维近程微波全息成像算法

系统工程与电子技术 2014年第12期36卷 2348-2355页

作者：王俊义劳保强王锦清符杰林仇洪冰桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室广西桂林541004 中国科学院上海天文台上海200030

二维近程微波全息成像技术已被考虑应用于人体安检、医疗成像、隐匿武器检测等,该技术采集前、后向散射数据,入射场完全由测量或模拟直接获得,成像质量和分辨率相比近程毫米波全息成像技术有一定提高。但该技术现阶段还没有成像系统,仍... 详细信息

二维近程微波全息成像技术已被考虑应用于人体安检、医疗成像、隐匿武器检测等,该技术采集前、后向散射数据,入射场完全由测量或模拟直接获得,成像质量和分辨率相比近程毫米波全息成像技术有一定提高。但该技术现阶段还没有成像系统,仍处于起步阶段。对于该技术的算法实现,给出了一套利用任意复杂电磁计算(feldberechnung bei korpern mit beliebiger oberflache,FEKO)软件模拟目标散射波和入射场,并对获取数据进行网格化方法处理,最终将处理后数据重构目标图像的实现方案。在此基础上,证明了真实的入射场和前向散射数据对成像效果影响显著,同时分析了不同扫描孔径、天线位置、复杂物体的成像效果,并给出相应结论,为实际应用提供参考数据。

关键词：图像重构微波全息近程成像任意复杂电磁计算 feldberechnung bei kor-pern mit beliebiger oberflache (FEKO)

轻度认知障碍分类中全脑功能连接的特征压缩分析

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数据采集与处理 2024年第4期39卷 967-983页

作者：马佳吴海锋李顺良云南民族大学电气信息工程学院昆明650500 云南省无人自主系统重点实验室昆明650500

利用静息态功能磁共振成像技术获取脑区的功能连接(Functional connection,FC)被广泛地应用于轻度认知功能障碍(Mild cognitive impairment,MCI)的分类研究中。然而,全脑FC用于分类通常存在信息冗余和特征维度灾难问题,为此,提出一种“G... 详细信息

利用静息态功能磁共振成像技术获取脑区的功能连接(Functional connection,FC)被广泛地应用于轻度认知功能障碍(Mild cognitive impairment,MCI)的分类研究中。然而,全脑FC用于分类通常存在信息冗余和特征维度灾难问题,为此,提出一种“G-Lasso+特征压缩”的新方法来解决以上问题。首先,利用盲源分离技术获得全脑功能脑区的活跃信号时间序列,采用G-Lasso构建FC稀疏网络;其次,计算MCI患者、正常被试及所有被试在组平均上的稀疏FC,并结合欧氏距离进行簇Class 1~Class 3中心判决,获取簇间差异特征信息;最后,将每个被试的稀疏FC表达为簇中心的线性组合,获取压缩的FC作为关键特征完成分类。实验采用公开的数据库测试本文方法,结果表明,所提方法进行Class判决后获得簇间特征具有显著差异且提供了有效的标志信息,进一步压缩获取关键特征的分类准确率(89.8%)比仅使用稀疏方法提高了5%~10%。该结果表明,为了解决全脑FC存在的问题,需要考虑到特征选择和降维,但有诸多不确定因素信息,可以适当地将“稀疏+压缩”进行结合。

关键词：功能连接稀疏网络轻度认知障碍特征压缩分类

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考虑属性关联的区间灰熵决策模型

运筹与管理 2024年第5期33卷 42-47页

作者：郑秋红丁全玉王应明福州大学决策科学研究所福建福州350116 浙江工商大学管理工程与电子商务学院浙江杭州310018 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350116

决策问题的复杂性和人类思维认知的模糊性,往往导致决策在不确定的环境下进行。利用灰色系统来处理决策中的不确定性已经取得了丰硕的成果。然而,如果仅仅使用精确数来表达偏好可能无法准确地反映专家的意见。因此,在这种情况下,本文引... 详细信息

决策问题的复杂性和人类思维认知的模糊性,往往导致决策在不确定的环境下进行。利用灰色系统来处理决策中的不确定性已经取得了丰硕的成果。然而,如果仅仅使用精确数来表达偏好可能无法准确地反映专家的意见。因此,在这种情况下,本文引入了区间灰数来模拟专家在多个决策模型上的不确定性。尽管基于区间灰数的决策模型数量众多,但它们中的大多数都没有考虑到人类的有限理性。针对属性值以区间灰数形式给出且属性间具有相互作用关系的多属性决策问题,本文提出了基于几何面积的属性关联区间灰熵多属性决策方法。首先,考虑到分辨系数的主观选择会对关联排序造成不良影响,提出基于序列波动情况的指数型分辨系数。其次,给出面积相离度公式替代传统对应点之间的距离来计算接近度。最后提出了新的体现属性间相关性的调整权重公式,计算均衡接近度并排序。算例分析和对比分析验证了本文所提方法的可行性和合理性。

关键词：区间灰数属性关联灰熵模型均衡接近度多属性决策