“绿色城市”目标下规划理念的变革

“绿色城市”是近年来兴起的一种全新的城市发展理念,在这一目标的指引下,城市规划的理念和方法产生了深刻的变化。文章从“田园城市”开始谈起,提出传统的城市规划理论源自于西方的哲学基础,具有对抗性的显著特点：而“绿色城市”理念的提出则改变了这一局面,为构建和谐、绿色、高效、生态的城市提供了可能。也为我国城市在未来转变发展模式、提升功能层级奠定了坚实的基础。     

随机占优准则下不同风险测度之间的比较

对两类不同的风险测度做了比较,并在一阶随机占优的准则下检验了资产在特定的风险测度下是否保持偏好次序的一致性。     

基于矩阵感知的毫米波MIMO系统信道估计方法

在使用混合波束形成的毫米波大规模多输入多输出系统中,射频链路少于天线数,信道估计非常具有挑战性。当天线阵列缺陷导致未知相位和增益误差时,压缩感知信道估计器的性能会下降。为提高系统鲁棒性,提出了一种新型的基于矩阵感知的信道估计方案。该方案利用毫米波信道的低秩特性,采用凸函数差框架设计信道估计器。理论分析及仿真结果证明,所提方案不受阵列相位和增益误差的影响,与压缩感知方案比较增强了系统的鲁棒性,可获得比矩阵补全方案更好的估计性能。     

几种自适应波束形成方法的对比

波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。     

知识嵌入的迁移孪生支持向量机

孪生支持向量机(TwinSVM)相比支持向量机在解决类别不平衡数据问题上具有优势,但其在训练数据不足时受训所得分类器的泛化能力较差.针对此问题,探讨一种知识嵌入的迁移孪生支持向量机(KE-T-TwinSVM). 该分类器不但继承了TwinSVM的优点,还可基于知识嵌入的思想利用从相关领域学到的知识来辅助学习以提高分类效果.各种真实数据集上的实验结果表明,所提出的分类器在目标领域数据不足和不平衡情况下具有更佳的性能.     

基于全卷积神经网络与低秩稀疏分解的显著性检测

为了准确检测复杂背景下的显著区域,提出一种全卷积神经网络与低秩稀疏分解相结合的显著性检测方法,将图像分解为代表背景的低秩矩阵和对应显著区域的稀疏噪声,结合利用全卷积神经网络学习得到的高层语义先验知识,检测图像中的显著区域.首先,对原图像进行超像素聚类,并提取每个超像素的颜色、纹理和边缘特征,据此构成特征矩阵;然后,在MSRA数据库中,基于梯度下降法学习得到特征变换矩阵,利用全卷积神经网络学习得到高层语义先验知识;接着,利用特征变换矩阵和高层语义先验知识矩阵对特征矩阵进行变换;最后,利用鲁棒主成分分析算法对变换后的矩阵进行低秩稀疏分解,并根据分解得到的稀疏噪声计算显著图.在公开数据集上进行实验验证,并与当前流行的方法进行对比,实验结果表明,本文方法能够准确地检测感兴趣区域,是一种有效的自然图像目标检测与分割的预处理方法.     

利用粉煤灰制备高附加值化工产品的研究

主要研究利用吸收法从粉煤灰中制取白炭黑等的原理,工艺流程,最佳温度,酸碱配比,最佳pH,控制时间,最终实现粉煤灰的分解率达99%以上,且得到高附加值的产品:白炭黑、氢氧化铝、偏硅酸钠.     

结合非连续性测度的方向偏微分方程在电子散斑干涉中的应用

近年来,电子散斑干涉测量技术(ESPI)在光学粗糙表面的变形测量和无损检测方面应用广泛。应用该技术时,条纹图中大量的散斑噪声给提取条纹信息带来了极大的困难。偏微分方程图像滤波方法是一种方案灵活、处理效果良好的图像去噪方法,尤其是方向偏微分方程,因其只沿着条纹方向进行滤波,更适合电子散斑干涉条纹图。由于条纹图的疏密程度不同,因此在考虑滤波方向的同时,还应考虑不同位置像素点的滤波程度。该文在方向偏微分方程基础上引入非连续性测度,提出结合非连续性测度(DCM)的方向偏微分方程。利用该方程对模拟的条纹图以及实际获得的条纹图进行滤波,实验结果表明该文方法能够充分滤除稀疏条纹处的噪声,同时有效保持密集条纹处的重要特征。     

基于角点保护的偏微分方程图像插值方法

图像插值是数字图像处理领域中的一个基本问题,利用插值技术可以实现图像的缩放和图像恢复。传统的插值方法易使边缘产生锯齿效应或使插值结果模糊不清。该文提出一种基于角点保护的偏微分方程插值方法。该方法针对图像中不同的特征进行特定插值,在保持边缘结构清晰的同时,还能保护尖锐的角形结构,有效改善插值后图像的整体视觉效果和峰值信噪比。此外,对方程的主要参数进行分析,提出了相应的参数确定方法,从而提高该方法的适用性。     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。