检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农业气象 2024年第6期45卷 609-618页

作者：郑国俊祝光湖王勤龙黄海荣李翔罗霆马鹏程王泽平桂林电子科技大学数学与计算科学学院/广西应用数学中心桂林541004 广西农业科学院甘蔗研究所/农业农村部广西甘蔗生物技术与遗传改良重点实验室南宁530007

利用随机森林和向前逐步选择算法筛选关键气象因素,基于广义加性模型等构建6类甘蔗糖分含量模拟模型,以关键气象因子为自变量模拟甘蔗成熟期的糖分含量,通过模拟值与实测值对比分析,对模拟效果进行评价,并量化关键气象因素对甘蔗糖分含... 详细信息

利用随机森林和向前逐步选择算法筛选关键气象因素,基于广义加性模型等构建6类甘蔗糖分含量模拟模型,以关键气象因子为自变量模拟甘蔗成熟期的糖分含量,通过模拟值与实测值对比分析,对模拟效果进行评价,并量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响。结果表明:不同地区、不同时间尺度气象因素对甘蔗糖分含量均有影响,关键气象因素包括气温日较差、最低地温、日照时数、最高气温、平均气压、降水量及平均相对湿度,气温日较差对甘蔗糖分含量的影响呈近似稳定的线性趋势,其余关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响呈复杂波动趋势。基于关键气象因素建立模拟甘蔗糖分含量的6种模型,广义加性模型模拟效果最优,拟合R^(2)达0.97,模型验证的绝对误差为0.12个百分点,相对误差为0.86%,均方根误差为0.15。说明模拟值与实测值具有较好的一致性与相关性,模型可实现对广西甘蔗糖分含量的预测,同时,量化关键气象因素对甘蔗糖分含量的影响,也为调控生态系统提供依据。

关键词：甘蔗糖分含量气象因素随机森林回归模型模拟

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层次预处理的NMF加权集成聚类算法

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重庆师范大学学报(自然科学版) 2023年

作者：李向利毕胜王佩源桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西高校数据分析与计算重点实验室广西应用数学中心

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解算法（NMF）在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF聚类算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若... 详细信息

图像聚类是当前的研究热点，非负矩阵分解算法（NMF）在图像聚类领域得到了广泛应用。但是单一的NMF聚类算法无法应用于所有数据集，并且NMF算法直接在数据的原始空间进行处理，抗噪能力较差。集成聚类可以解决上述问题，集成聚类将若干个基础聚类结果合成一个一致性结果，不仅可以提高聚类的求解质量，还可以增强算法的鲁棒性。因此本文提出一种层次预处理的NMF加权集成聚类算法。该算法将层次划分，集成聚类和二部图的思想引入到NMF算法中。在预处理阶段，利用层次划分得到聚类数目。之后采用局部加权的方法得到协关联矩阵。最后利用基于二部图的一致性函数进行划分得到最终的聚类结果。算法在5个数据集上进行实验验证了算法相对于传统算法和其他集成算法的有效性。

关键词：图像聚类聚类集成非负矩阵分解

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一个求解无约束优化的改进共轭梯度法及其应用

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数学进展 2024年第4期53卷 883-894页

作者：刘鹏杰刘玉凤简金宝邵虎广西民族大学数学与物理学院广西应用数学中心广西南宁530006 中国矿业大学数学学院江苏徐州221116 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004

本文对[***.,2021,40(5):Paper No.174,24 pp.]提出的JJSL共轭梯度法进行一些改进,改进后的方法具有更好的性质.首先,改进后的方法独立于任何线搜索有充分下降性.其次,采用弱Wolfe线搜索计算产生步长,改进后的方法有全局收敛性.最后,初... 详细信息

本文对[***.,2021,40(5):Paper No.174,24 pp.]提出的JJSL共轭梯度法进行一些改进,改进后的方法具有更好的性质.首先,改进后的方法独立于任何线搜索有充分下降性.其次,采用弱Wolfe线搜索计算产生步长,改进后的方法有全局收敛性.最后,初步数值试验和应用结果表明改进后的方法是有效的.

关键词：无约束优化共轭梯度法弱Wolfe线搜索充分下降性全局收敛性

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融合超像素和多属性形态学轮廓方法的高光谱图像分类

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自然资源遥感 2023年第4期35卷 114-121页

作者：李雷孙希延纪元法付文涛桂林电子科技大学精密导航技术及应用广西重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004

基于超像素分割的图像处理方法近年来被广泛应用于高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)分类过程中,但是其单一尺度下无法充分提取HSI的丰富信息,且分类过程受参数依赖严重。因此针对基于超像素分割的HSI分类技术利用空间信息不足... 详细信息

基于超像素分割的图像处理方法近年来被广泛应用于高光谱遥感图像(hyperspectral image,HSI)分类过程中,但是其单一尺度下无法充分提取HSI的丰富信息,且分类过程受参数依赖严重。因此针对基于超像素分割的HSI分类技术利用空间信息不足的问题,提出一种超像素分割方法和扩展多属性轮廓(extended multi-attribute profile,EMAP)方法相结合的HSI图像分类方法。该方法首先采用超像素分割方法提取超像素级特征,同时利用EMAP方法提取像素级HSI特征,融合2种特征后的图像具有完整的HSI结构特性,考虑到融合之后的信息冗余,采用递归滤波的方法进行光谱学滤波,最后将特征输入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类器中,确定像素的标签。在Indian Pines和University of Pavia这2个数据集上实验,分析了参数的变化对分类精度的影响,并与其他同类算法相比较,分类精度和Kappa系数较S3-PCA方法分别提高了3.55百分点和2.88百分点。

关键词：高光谱图像分类信息融合特征提取超像素分割

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基于CF-CNN-LSTM模型的滑坡易发性评价

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自然灾害学报 2024年第5期33卷 84-95页

作者：王守华王睿菘孙希延刘小明卢伟萍林子安桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司广西南宁530031 广西壮族自治区地质环境监测站广西梧州543000 广西壮族自治区气象科学研究所广西南宁530022

针对滑坡灾害样本选择以及深度学习模型中的长期依赖、梯度消失、退化等问题,提出了一种结合确定性系数法(certainty factor,CF)、卷积神经网络(convolution neural network,CNN)模型和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM... 详细信息

针对滑坡灾害样本选择以及深度学习模型中的长期依赖、梯度消失、退化等问题,提出了一种结合确定性系数法(certainty factor,CF)、卷积神经网络(convolution neural network,CNN)模型和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型的CF-CNN-LSTM深度学习模型。以广西壮族自治区梧州市辖区为研究区,选取高程、坡度和坡向等13种滑坡评价因子,采用CF-CNN-LSTM模型对研究区进行滑坡易发性评价,并与CNN模型、LSTM模型、循环神经网络模型和逻辑回归模型进行对比,利用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、整体准确率等6种方法对模型预测精度进行评估。结果表明:CF-CNN-LSTM模型的ROC曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.953,高于其它单一模型,同时其它5项评估指标均优于单一模型,证明CF-CNN-LSTM模型具有更高的精度,可用于梧州市辖区的滑坡易发性评价工作,能够对该区域的滑坡风险管理提供科学的建议。

关键词：滑坡易发性评价确定性系数卷积神经网络长短期记忆网络

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约束优化问题非严格局部极小点的精确罚结果

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数学进展 2023年第4期52卷 729-740页

作者：陈玉罗小虎胡清洁广西师范大学数学与统计学院广西桂林541004 广西师范大学广西应用数学中心广西桂林541004 桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004

[*** Appl.,2002,114(2):287-343]在严格极小点和伪正则条件下建立了约束优化问题的精确罚性质.本文中我们给出了一个改进的精确罚结果,即约束优化问题在任意非严格局部极小点和伪正则条件下具有精确罚性质.借鉴这种思想,我们也改进了[S... 详细信息

[*** Appl.,2002,114(2):287-343]在严格极小点和伪正则条件下建立了约束优化问题的精确罚性质.本文中我们给出了一个改进的精确罚结果,即约束优化问题在任意非严格局部极小点和伪正则条件下具有精确罚性质.借鉴这种思想,我们也改进了[SIAM ***.,2010,20(5):2730-2753]中均衡约束优化问题的精确罚结果,在MPEC广义伪正规条件下证明了均衡约束优化问题的精确罚结果仍然成立,相比[SIAM ***.,2010,20(5):2730-2753]中的工作,我们的证明更为简单,而且不需要用到Ekeland变分原理.

关键词：约束优化伪正则非严格极小精确罚

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西部高校数学院系人工智能创新人才培养实践

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教育教学论坛 2024年第22期 173-176页

作者：徐增敏蒙儒省桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 广西应用数学中心〔桂林电子科技大学〕广西桂林541004 桂林安维科技有限公司广西桂林541010

深化高等学校创新创业教育改革,是国家实施创新驱动发展战略的重要举措。人工智能时代社会信息化程度越来越高,西部高校身处经济欠发达地区,师资条件和人才培养模式相对落后,急需激发师生主观能动性,强化创新创业教育理念,紧密结合企业... 详细信息

深化高等学校创新创业教育改革,是国家实施创新驱动发展战略的重要举措。人工智能时代社会信息化程度越来越高,西部高校身处经济欠发达地区,师资条件和人才培养模式相对落后,急需激发师生主观能动性,强化创新创业教育理念,紧密结合企业需求与专业教育,促进学生全面发展,推动毕业生高质量就业。桂林电子科技大学数学与计算科学学院依托教师创新创业团队,借助企业命题的人工智能研发项目,驱动优秀学生提前接触学科交叉知识和双创实践活动,配合科技公司工程师完成算法模型的分析与设计,探索创新人才培养的发展道路。

关键词：交叉学科企业命题创新创业

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基于天牛须种群算法的整周模糊度解算算法

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科学技术与工程 2024年第6期24卷 2434-2443页

作者：扶笃雄纪元法孙希延陈紫强桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心桂林541004 南宁桂电电子科技研究院有限公司南宁530031

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法... 详细信息

如何快速、准确地固定整周模糊度是载波相位测量中的一个关键问题。为了提高整周模糊度搜索速率,提出了一种基于天牛须种群算法(beetle antennae colony search, BACS)的整周模糊度解算算法。通过与BAS算法、BAS-Nadam算法、LAMBDA算法以及MLAMBDA算法进行解算速率、稳定性的对比实验,在三维模糊度解算时,BACS算法在与LAMBDA和MLAMBDA算法解算成功率相当的情况下,能利用更少的时间搜索到模糊度最优解。为了验证BACS算法在高维模糊度解算以及工程解算情况下是否适用,进行了高维模糊度解算的实验以及单频单GPS系统下BACS算法的应用实验。分析及实验表明,BACS算法能很好保证高维模糊度解算的实时性和鲁棒性,对于12维模糊度解算,平均解算时间0.068 s,解算成功率为92%,对于低维模糊度解算,解算速率更快,解算成功率更高。在单频单GPS系统工程解算中,x、y、z方向定位精度分别为±0.008、±0.01、±0.01 m,能达到厘米级精度定位。

关键词：载波相位测量整周模糊度天牛须种群搜索算法高维模糊度解算厘米级精度

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基于ORB-SLAM3的PROSAC双目优化补偿SLAM

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电光与控制 2023年第8期30卷 8-12,18页

作者：符强梁燚东纪元法任风华桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541000 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541000 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541000

为优化无人机SLAM系统运行过程中发生的跟踪失败导致局部建图失败以及双目摄像头在远近复杂场景下轨迹误差大的现象,提出了一种双目SLAM。首先在系统中加入新的约束优化双目匹配的视差与深度,然后应用光流法基于单应运动补偿原理和PROSA... 详细信息

为优化无人机SLAM系统运行过程中发生的跟踪失败导致局部建图失败以及双目摄像头在远近复杂场景下轨迹误差大的现象,提出了一种双目SLAM。首先在系统中加入新的约束优化双目匹配的视差与深度,然后应用光流法基于单应运动补偿原理和PROSAC算法去除误匹配,最后根据单应补偿结果投影得到新的数据关联,在关键帧和地图点应用新的手段提高对补偿结果的利用率,保证了系统的实时性和鲁棒性。所提算法利用双目视差优化计算关键点的深度从而提高系统的定位精度和系统鲁棒性,在室内无人机EuRoC数据集上取得了较为优秀的精度提升。

关键词： ORB-SLAM3 PROSAC 双目无人机单应补偿

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双目视觉图像边缘区域处理的精确立体匹配

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计算机仿真 2023年第12期40卷 226-231页

作者：符强孔健明纪元法任风华桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004 卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心广西桂林541004

立体匹配是双目视觉系统最关键一步,其处理图像的速度和精度直接影响系统结果。针对传统SAD(Sum of absolutedifferences)算法存在较多冗余计算问题,引入线性插值法降低算法复杂度;针对光照对算法干扰,提出一种融合算法策略避免光照影响... 详细信息

立体匹配是双目视觉系统最关键一步,其处理图像的速度和精度直接影响系统结果。针对传统SAD(Sum of absolutedifferences)算法存在较多冗余计算问题,引入线性插值法降低算法复杂度;针对光照对算法干扰,提出一种融合算法策略避免光照影响;为了提高融合算法处理图像精度,引入Sobel边缘检测算子及自适应惩罚系数约束和保护图像边缘区域;为了获取边缘信息且抵御光照变化影响,采用基于结构森林快速边缘检测及大律法(OTSU)进行图像边缘和非边缘区域的分割;针对图像边缘出现的遮挡,采用左右一致性检测(Left-rightchecking)算法,并采用引导滤波器实现边缘优化。将该算法与传统SGM(Semi-global matching)算法在Middlebury测试集进行对比实验,平均误匹配率降到7.55%以下,平均运算时间较SGM算法缩短3.5s。

关键词：双目视觉立体匹配线性插值自适应惩罚系数

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