检索结果-内蒙古大学图书馆

联合时序InSAR技术和CS-Elman神经网络的板子沟地表形变监测与预测模型性能的评估

地球物理学进展 2024年第3期39卷 1003-1016页

作者：陈跨越王保云云南师范大学数学学院昆明650500 云南省现代分析数学及应用重点实验室昆明650500

汶川县板子沟受2008年5月12日M_(S)8.0大地震影响,造成沟谷内松散物源堆积,近年来滑坡、泥石流灾害频发.针对板子沟地质结构复杂且缺乏有效监测和预测自然灾害等问题,该研究提出一种联合InSAR技术和布谷鸟搜索算法改进Elman(Cuckoo Sear... 详细信息

汶川县板子沟受2008年5月12日M_(S)8.0大地震影响,造成沟谷内松散物源堆积,近年来滑坡、泥石流灾害频发.针对板子沟地质结构复杂且缺乏有效监测和预测自然灾害等问题,该研究提出一种联合InSAR技术和布谷鸟搜索算法改进Elman(Cuckoo Search-Elman,CS-Elman)神经网络的预测模型来对板子沟地区进行地表形变监测和预测.首先采用SBAS-InSAR和PS-InSAR技术处理覆盖板子沟的22景C波段Sentinel-1A数据,获取地表形变监测值.其次,利用相关性矩阵分析从高程等12个评价因子得出最优评价因子,从多因子角度结合地表形变监测值构建CS-Elman预测模型.最后,通过对比实验分析CS-Elman模型的合理性和优越性.结果表明:(1)SBAS-InSAR和PS-InSAR技术监测同名点雷达视线(Line of Sight,LOS)向形变速率之间的相关系数R^(2)=0.91,具有较高的相关性,证明了两种技术联合分析的可行性;(2)分别选取训练样本数为198、298、398和498,得到CS-Elman模型的预测值与InSAR技术的监测值之间的最大绝对误差分别为11.314 mm、6.188 mm、3.763 mm和2.191 mm,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)也均为样本数为498时最小,分别为0.895 mm、1.712 mm、1.308 mm和5.55%;(3)随机选取518个样本数据,CS-Elman模型的MAE、MSE、RMSE和MAPE分别为1.206 mm、2.052 mm、1.432 mm和6.09%,各项指标均优于Elman模型,验证了CS算法能够有效提高Elman模型的预测精度;(4)通过与GA-BP、CS-SVM模型的对比,验证了CS-Elman模型在地表形变预测中的精度更高,该方法可作为板子沟长时间形变监测和预测的有效手段.

关键词：小基线集合成孔径雷达干涉测量永久散射体合成孔径雷达干涉测量布谷鸟搜索算法 Elman神经网络形变监测预测分析泥石流自然灾害

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基于改进Resnet18网络的火灾图像识别

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河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 101-110,I0013,I0014页

作者：陈跨越王保云云南师范大学数学学院昆明650500 云南师范大学云南省现代分析数学及应用重点实验室昆明650500

针对传统卷积神经网络进行火灾图像识别时,准确率不高、特征难以提取、网络的平移不变性较弱等问题,对Resnet18网络进行改进,使其具有更高的性能和准确性.首先,在Resnet18网络的卷积层前插入空间变换网络(spatial transform networks,ST... 详细信息

针对传统卷积神经网络进行火灾图像识别时,准确率不高、特征难以提取、网络的平移不变性较弱等问题,对Resnet18网络进行改进,使其具有更高的性能和准确性.首先,在Resnet18网络的卷积层前插入空间变换网络(spatial transform networks,STN).对于连续多个相同大小的卷积层,只在第一个卷积层前添加STN,共添加5个,并且在全连接层后添加dropout层防止过拟合.然后,使用迁移学习(transfer learning,TL)的方法对火灾进行分类识别.实验结果表明,改进后的Resnet18网络准确率、召回率、F_(1)值和AUC值等各项指标性能优于Resnet18网络和其他深度学习识别算法,能够对火灾图像进行快速、准确地识别.

关键词：火灾检测卷积神经网络空间变换网络 Resnet18 HSI色彩模型迁移学习

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运动神经系统在有色噪声干扰下信息传导过程模拟与稳定性分析

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系统科学与数学 2024年

作者：宋证远杨茹爽李焕荣重庆工商大学体育学院重庆工商大学数学与统计学院云南师范大学数学学院云南师范大学云南省现代分析数学及其应用重点实验室

运动神经系统是一个小型但复杂的综合系统,运动神经系统信息传导过程常常受到外界环境变化、细胞内部生化反应随机性、离子通道开关随机性等产生噪声的影响.研究有色噪声对神经系统信息传导过程的影响,对于深入理解神经元的信息处理机... 详细信息

运动神经系统是一个小型但复杂的综合系统,运动神经系统信息传导过程常常受到外界环境变化、细胞内部生化反应随机性、离子通道开关随机性等产生噪声的影响.研究有色噪声对神经系统信息传导过程的影响,对于深入理解神经元的信息处理机制具有重要意义.本文对有色噪声干扰下的随机FitzHugh-Nagumo神经系统信息传导模型,提出了全离散伽辽金谱方法,分析了该算法数值解的稳定性.通过数值实验,模拟了随机FitzHugh-Nagumo神经系统在单个有色噪声样本干扰下的信息传导过程以及在多个有色噪声大样本平均意义下的信息传导过程,并与无噪声干扰的确定性神经信息传导过程作比较,分析了有色噪声对神经系统信息传导的影响,有助于解释复杂运动神经系统在噪声影响下信息传导的动力学行为.

关键词：运动神经信息传导系统有色噪声伽辽金谱方法稳定性分析数值模拟

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FitzHugh-Nagumo神经信息传导模型的数值模拟和分析

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应用数学 2024年第3期37卷 868-876页

作者：李定琪杨茹爽李焕荣重庆工商大学数学与统计学院重庆400067 云南师范大学数学学院/云南省现代分析数学及其应用重点实验室云南昆明650500

神经系统是一个小型但复杂的综合系统,本文对FitzHugh-Nagumo神经信息传导模型,提出时间半隐欧拉格式的有限元算法.通过一维和二维的数值实验,验证了本文提出的时间空间离散格式数值求解FitzHugh-Nagumo神经元模型的有效性和可靠性,且... 详细信息

神经系统是一个小型但复杂的综合系统,本文对FitzHugh-Nagumo神经信息传导模型,提出时间半隐欧拉格式的有限元算法.通过一维和二维的数值实验,验证了本文提出的时间空间离散格式数值求解FitzHugh-Nagumo神经元模型的有效性和可靠性,且与理论分析是一致的;同时,数值模拟可以在不知道神经元的空间结构和离子电流的情况下了解神经元是如何工作和处理信息的,有助于解释神经信息传导模型的一些生物学性质及复杂生物神经系统的信息传导等动力学行为.

关键词：神经信息传导模型有限元方法收敛性分析数值模拟动力学分析

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基于平衡化谱聚类算法的高拱坝结构地震易损性研究

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浙江大学学报（工学版） 2023年第11期57卷 2254-2265,2324页

作者：苏扬张程胡恩良云南师范大学数学学院云南昆明650500 云南省现代分析数学及其应用重点实验室云南昆明650500 长江水利委员会长江科学院湖北武汉430010 流域水资源与生态环境科学湖北省重点实验室湖北武汉430010

提出融入无监督聚类的地震易损性分析方法-将隶属度矩阵的近似正交约束与谱聚类相结合的平衡化谱聚类算法.该算法基于图Laplacian矩阵的重表示矩阵,从给定的所有地震记录中筛选出具有代表性的样本子集,缓解由所选地震动强度指标过多引... 详细信息

提出融入无监督聚类的地震易损性分析方法-将隶属度矩阵的近似正交约束与谱聚类相结合的平衡化谱聚类算法.该算法基于图Laplacian矩阵的重表示矩阵,从给定的所有地震记录中筛选出具有代表性的样本子集,缓解由所选地震动强度指标过多引起的“维数灾难”问题;并通过隶属度矩阵的近似正交约束,解决应用传统谱聚类算法筛选地震波时产生的“均匀效应”问题.以实际工程为例,开展以“拱坝-地基结构”为整体体系的地震易损性研究,分别建立以15条规范反应谱样本、109条整体样本为参照基准的地震易损性模型进行聚类算法效果验证.结果表明,聚类算法筛选的样本与整体样本的地震易损性结果接近,在损伤体积比、坝顶位移、横缝最大开度性能指标下,两者易损性概率最大误差分别为4.39%、3.84%、6.64%,误差不超过5%的最小概率分别为92.24%、99.19%、81.75%,表明该算法在筛选典型地震样本方面的有效性.

关键词：高拱坝地震易损性多样条带分析法(MSA) 谱聚类聚类隶属度矩阵正交约束

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一种非凸随机优化框架下的度量学习算法研究

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现代信息科技 2025年第5期9卷 99-104页

作者：徐忠城胡恩良云南师范大学数学学院云南昆明650500 云南省现代分析数学及其应用重点实验室云南昆明650500

文章针对度量学习原凸问题的非凸重新表述,提出了一种带方差缩减策略的非凸随机优化算法(ML_NSVR),用于更高效地求解非凸度量学习问题。在适当的初始选择下,该算法在有限制的强凸条件下能够收敛,其收敛性得到了理论证明。数值实验验证... 详细信息

文章针对度量学习原凸问题的非凸重新表述,提出了一种带方差缩减策略的非凸随机优化算法(ML_NSVR),用于更高效地求解非凸度量学习问题。在适当的初始选择下,该算法在有限制的强凸条件下能够收敛,其收敛性得到了理论证明。数值实验验证了算法的有效性,为解决非凸度量学习问题提供了一种新的思路。同时,文章将所提算法与传统的随机梯度下降算法(SGD)和随机方差缩减梯度算法(SVRG)进行了优化效果对比。实验结果表明,ML_NSVR算法的效率更高。

关键词：随机优化度量学习方差缩减非凸优化

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带有含时组合源项的输运方程的黎曼问题

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西南民族大学学报（自然科学版） 2024年第5期50卷 566-574页

作者：韦晓跃吴金柱张宇云南师范大学数学学院云南昆明650500 云南省现代分析数学及其应用重点实验室云南昆明650500

求解带有含时组合源项的输运方程的黎曼问题.首先,引入某个较一般的含时变量替换将非齐次含源系统转化为守恒律系统,并在守恒律框架下构造了包含δ-激波和真空的黎曼解.其次,借助适当的广义Rankine-Hugoniot条件和熵条件,建立了δ-激波... 详细信息

求解带有含时组合源项的输运方程的黎曼问题.首先,引入某个较一般的含时变量替换将非齐次含源系统转化为守恒律系统,并在守恒律框架下构造了包含δ-激波和真空的黎曼解.其次,借助适当的广义Rankine-Hugoniot条件和熵条件,建立了δ-激波解的存在唯一性.结果表明,受源项影响,系统的黎曼解不再自相似,且所有的特征线均变为曲线.数值模拟证实了理论分析.

关键词：输运方程组合源项黎曼问题 δ-激波真空数值模拟

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基于D-InSAR技术的汶川县地表形变监测与潜在泥石流灾害隐患分析

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四川地质学报 2025年第1期45卷 116-124页

作者：陈跨越王保云云南师范大学数学学院昆明650500 云南省现代分析数学及应用重点实验室昆明650500

针对“5·12”大地震为汶川县内沟谷提供了充足的松散固体物质,使该县易形成滑坡、泥石流等自然灾害问题,提出利用合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar, D-InSAR)技术对汶川县地表进... 详细信息

针对“5·12”大地震为汶川县内沟谷提供了充足的松散固体物质,使该县易形成滑坡、泥石流等自然灾害问题,提出利用合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar, D-InSAR)技术对汶川县地表进行形变监测与潜在泥石流灾害隐患分析。通过利用D-InSAR技术监测汶川县地表形变,根据地表形变结果与高程等6个地形因子开展统计研究,并以绵虒镇板子沟作为典型泥石流潜在风险区域进行深入研究。实验结果表明,通过融合D-InSAR技术和光学图像,成功检测出18处泥石流灾害隐患点,其中最大的形变达到了21.72 cm,并且分析出隐患点与高程等地形因子有强相关性;通过对板子沟的分析,发现在高程落差大、坡面多分布于阳坡、植被覆盖度和地表粗糙度低的沟谷,易发生泥石流灾害。

关键词：合成孔径雷达差分干涉测量地表形变形变监测泥石流自然灾害

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基于BP-L_(2)混合算法的线性混合效应模型在帕金森病语音信号中的应用

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现代信息科技 2024年第19期8卷 158-163页

作者：罗成敏王涛云南师范大学数学学院云南昆明650500 云南省现代分析数学及其应用重点实验室云南昆明650500

通过对帕金森病语音信号多重共线性纵向高维数据的预处理和分析,可为相关医疗机构提供重要信息。首先采用随机森林对数据进行预处理,得到降维数据集,通过相关性分析得知该数据存在多重共线问题;然后在BP神经网络中引入L_(2)正则化改变... 详细信息

通过对帕金森病语音信号多重共线性纵向高维数据的预处理和分析,可为相关医疗机构提供重要信息。首先采用随机森林对数据进行预处理,得到降维数据集,通过相关性分析得知该数据存在多重共线问题;然后在BP神经网络中引入L_(2)正则化改变其目标函数,解决临床数据经常存在的数据多重共线性,以便更好地拟合线性混合效应模型;最后对比分析引入BP-L_(2)混合算法前后线性混合效应模型的AIC、BIC和-LogLik指标,证明引入该算法的优势。

关键词：帕金森病随机森林 L_(2)正则化 BP神经网络线性混合效应模型

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一种非凸随机优化框架下的矩阵补全算法研究

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现代信息科技 2025年第4期9卷 103-106,111页

作者：王学伟云南师范大学数学学院云南昆明650500 云南省现代分析数学及其应用重点实验室云南昆明650500

矩阵补全问题可转化为非凸优化问题进行求解,但在高维矩阵或海量数据场景下,传统优化方法易受“维数灾难”制约而难以有效实施。为提升求解效率,文章提出一种融合方差缩减技术的非凸随机优化算法MC_SVR。通过设计minibatch加速策略,该... 详细信息

矩阵补全问题可转化为非凸优化问题进行求解,但在高维矩阵或海量数据场景下,传统优化方法易受“维数灾难”制约而难以有效实施。为提升求解效率,文章提出一种融合方差缩减技术的非凸随机优化算法MC_SVR。通过设计minibatch加速策略,该算法在保持计算精度的同时显著提升了运算效率。多组数据集实验表明,相较于传统方法,MC_SVR算法在收敛速度、补全精度等关键指标上均展现出显著优势,尤其在处理大规模矩阵补全问题时,其平均相对误差、迭代次数都有明显的变化。该研究为高维矩阵补全问题提供了新的解决方案,对推荐系统、图像修复等实际应用具有重要参考价值。

关键词：矩阵补全非凸问题随机优化方差减小

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