检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2018年第11期27卷 192-197页

作者：陈静思李春云南财经大学云南省经济社会大数据研究院昆明650221 中国科学院大学北京100049 中国科学院计算机网络信息中心北京100190

随着数字图像处理技术的高速发展,图像恢复被广泛应用于医学领域、军事领域、公共防卫领域及农业气象领域.本文综合TVL1、ROF、STVL1(Squares TVL1)、SHI模型,提出了非凸非光滑关于脉冲噪声去除模型,并使用变量分离技术的ADMM算法对模... 详细信息

随着数字图像处理技术的高速发展,图像恢复被广泛应用于医学领域、军事领域、公共防卫领域及农业气象领域.本文综合TVL1、ROF、STVL1(Squares TVL1)、SHI模型,提出了非凸非光滑关于脉冲噪声去除模型,并使用变量分离技术的ADMM算法对模型进行求解,通常情况下,基于梯度的方法不适合非光滑优化,半二次(halfquadratic)和重权最小二乘算法(IRLS)在零点不可微分情况下不能应用到非光滑函数上, Graduated NonConvexity(GNC) algorithms跟踪非光滑和非凸的最小值沿着一系列近似的非光滑能量函数的势能,需要考虑其计算时间.为了处理模型的非凸非光滑项,本文应用多阶凸松弛方法对模型的子问题进行求解,虽然该方法仅导致原始非凸问题的局部最优解,但该局部解是对初始凸松弛的全局解的改进.此外,因为每个阶段都是凸优化问题,所以该方法在计算上是高效的.利用遗传算法对模型参数进行选择,通过在不同图片及不同噪声上的大量实验表明,该模型的鲁棒性、运行时间和ISNR、PSNR都优于其他三个模型.并且该模型能够保持图像的局部信息具有更好的可视化质量.

关键词：图像恢复非凸优化 ADMM 图像处理多阶凸松弛优化方法

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云南省自然灾害风险防范对策

引用

云南地理环境研究 2017年第3期29卷 30-34页

作者：徐霞刘洪江李体上云南省科技厅科技宣传教育中心云南昆明650051 云南财经大学云南省经济社会大数据研究院云南昆明650221 云南省高校灾害风险管理重点实验室云南昆明650221 云南省民政厅救灾处云南昆明650225

根据习近平总书记对防灾减灾工作的指示和视察云南时的三个指示精神,结合国家和云南省综合防灾减灾规划(2016-2020年),从云南省灾情特点即:地震频发,小震大灾;地质灾害点多面广;气象灾害增暖效应明显;森林火灾趋高;多灾种复合发生等现... 详细信息

根据习近平总书记对防灾减灾工作的指示和视察云南时的三个指示精神,结合国家和云南省综合防灾减灾规划(2016-2020年),从云南省灾情特点即:地震频发,小震大灾;地质灾害点多面广;气象灾害增暖效应明显;森林火灾趋高;多灾种复合发生等现状出发,以风险管理4R模式为视角,找出云南防灾减灾主要存在的问题,即:防灾减灾多为应急模式;体制机制不够灵活;分部门分灾种与部门联动不够;防灾减灾高效社会治理机制尚待建立;科普宣传教育力度不够;社会防灾减灾意识与能力较弱等。针对这些问题,提出未来云南省自然灾害风险防范主要对策是加强风险管理,加强综合减灾,加强科技创新,推进社会购买服务等。

关键词：自然灾害防灾减灾风险防范云南省

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基于变点检测理论的制丝过程稳态识别方法

基于变点检测理论的制丝过程稳态识别方法

引用

中国烟草学会2018年学术年会

作者：马晓龙何雪平刘继辉张云飞许磊杨晶津崔宇翔李兴绪李达李宽王慧红云红河烟草(集团)有限责任公司昆明市红锦路367号 650231 云南财经大学云南省经济社会大数据研究院昆明市龙泉路237号 650221

为实现卷烟制丝工序批过程数据稳态的智能识别,提出了一种基于变点检测理论的制丝过程稳态识别方法.以“云烟”某一规格卷烟制丝过程全批次数据为研究对象,首先利用均值方差变点检测模型和PELT算法动态划分子区间,然后根据工艺标准设定... 详细信息

为实现卷烟制丝工序批过程数据稳态的智能识别,提出了一种基于变点检测理论的制丝过程稳态识别方法.以“云烟”某一规格卷烟制丝过程全批次数据为研究对象,首先利用均值方差变点检测模型和PELT算法动态划分子区间,然后根据工艺标准设定子区间方差和(或)均值的阈值,通过筛选出符合阈值条件的子区间从而形成稳态数据集,最后与现行的两种稳态截取规则识别的数据集进行测度指标对比分析.结果表明:①不同稳态识别方式对制丝批过程数据测度的准确性影响较大;②基于变点检测理论的稳态识别方法适应性较好,识别效果较优;③通过信息系统内置的R语言程序,将基于变点检测理论的稳态识别方法与Shapiro-Wilk正态性检验相结合,可实现在线智能判别过程能力.该方法的建立为制丝过程稳态的智能识别提供了技术支持.

关键词：卷烟生产制丝工艺稳态识别变点检测

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基于高阶正则与非光滑数据拟合项的图像边缘检测模型

引用

计算机系统应用 2020年第1期29卷 119-129页

作者：李春陈静思王鹏彦李健罗泽中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049 云南财经大学云南省经济社会大数据研究院昆明650221 四川卧龙国家级自然保护区管理局卧龙623006

在现代科技社会中,随着数字图像处理技术的高速发展,图像分割和物体边缘检测被广泛应用于医学领域,军事领域,公共防卫领域,计算机视觉领域及农业气象领域.在本文中,基于经典的Chan-Vese (CV)模型,介绍一个含有L1范数数据拟合项和二阶正... 详细信息

在现代科技社会中,随着数字图像处理技术的高速发展,图像分割和物体边缘检测被广泛应用于医学领域,军事领域,公共防卫领域,计算机视觉领域及农业气象领域.在本文中,基于经典的Chan-Vese (CV)模型,介绍一个含有L1范数数据拟合项和二阶正则项(TV2)的分段常数图像边缘检测模型.新模型利用一个高阶正则函数对目标函数进行惩罚,将其作为新目标函数的一个约束,使得该模型能够分割和检测低对比度,并且含有外加噪声的图像.理论上,我们在大胆合理的假设下,给出该模型的部分收敛性分析.计算方面,我们通过研究新模型的理论可解性,关于该模型的数值实现方面,应用ADMM算法对该模型进行数值求解,从而设计一种新的求解方式,并用灰度图像和真实图像做大量的数值实验,并和原始CV模型进行对比,得出的实验结果表明,该模型的许多优点在各领域具有广泛应用价值.

关键词：图像边缘检测图像分割 Chan-Vese模型高阶正则 ADMM 变分水平集方法

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昆明市溃坝洪水模拟与风险管理

昆明市溃坝洪水模拟与风险管理

引用

2017年全国自然地理学大会

作者：刘洪江兰恒星云南财经大学云南省经济社会大数据研究院昆明650221 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101

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