Multi-Scale Dilated Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification

基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类

郑姗姗¹,刘文¹,单锐¹,赵静一²,江国乾³,张智⁴

（1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094）

创新点说明：

1）将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。

2）构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。

研究目的：

针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。

研究方法：

在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。

研究结果：

多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。

结论：

1）在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。

2）多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。

关键词：多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接

     

V2O5/g⁃C3N4催化剂的制备及其模拟油中硫化物的脱除

以三聚氰胺、偏钒酸铵、硼酸为前驱体,通过煅烧法制备V₂O₅/g⁃C₃N₄催化剂。采用XRD、FT⁃IR、XPS、SEM和BET等技术对催化剂的结构与形貌进行表征。以V₂O₅/g⁃C₃N₄为催化剂,乙腈为萃取剂,H₂O₂为氧化剂对模拟油中二苯并噻吩（DBT）的脱除进行考察。探究了反应温度、催化剂质量、萃取剂体积、n(H₂O₂)/n(S)以及不同硫化物等因素对脱硫效果的影响。在模拟油体积为5.0 mL、萃取剂乙腈体积为3.0 mL、n(H₂O₂)/n(S)=8、催化剂质量为0.02 g、反应温度为30 ℃和反应时间为60 min的最佳条件下,DBT的脱除率达到91.9%,经过5次催化剂再生后脱硫率仍可以达到85.7%。     

行政处罚中"工程合同价款"的认定研究

建设工程领域的法律制度规范在设定法律责任时,将"工程合同价款"作为罚款基数的规定很多.但"工程合同价款"含义的不确定性,造成行政执法实践中认定的混乱.一方面应厘清合同价款、工程价款、工程造价等常用概念,另一方面要遵循契约自由的基本原则,探求当事人约定的实质内容,结合行政处罚规定设定的 目的,考虑行政行为的一致性及效率性原则,通过多种渠道、按照一定顺序来确定作为行政罚款基数的工程合同价款.     

考虑降低碳排放的多源微网经济调度方法

在低碳电力的背景下,含多种新能源的微网系统成为节能减排的重要模式.为保证新能源消纳同时兼顾微网的经济性与环保性,本文将碳交易机制引入微网的运行调度模型中,构建了含风电、光伏发电、燃气轮机的微网优化调度模型.该模型综合考虑了碳交易成本,风电、光伏发电的运行成本和外购能源成本以及电力平衡的相关约束.算例对本文模型与传统无碳交易模型的调度结果进行对比,并分析了不同新能源消纳比例的碳排放量、运行成本等,从不同角度验证了该模型的有效性.     

钢芯铝绞线接续管风振疲劳响应试验研究

为验证钢芯铝绞线接续管压接后微风振动作用下接续管管体与管绞线的疲劳情况,以LGJ-240/30钢芯铝绞线和YJD-240/30钢芯铝绞线接续管为试验对象,进行了风振疲劳试验研究,并通过SEM电镜对试件的裂纹进行了扫描,由此来采集接续管与管口的裂缝长度,并对接续管疲劳试验中的动弯应变进行了采集.结论表明,接续管疲劳源区在微风振动作用下会形成较大的动弯应力,且在25％额定拉断力下,管口绞线应变值持续为管体的2倍～3倍,并先后出现断裂源、纤维区、剪切唇等现象.     

随动式动态混合器掺稀混合性能研究

针对稠油掺稀过程中原混合器混合效果不佳的问题,选择满面式螺旋叶片作为混合元件,增加动力叶轮,以增强叶片对流体的剪切能力和转动频率。基于CFD仿真软件,对影响动态混合器混合效果的叶片螺距和动力叶轮两参数进行数值模拟分析,并以管内稀油体积分布情况作为评价标准,研究混合过程中混合元件几何结构的变化对混合器性能的影响规律。结果表明,叶片螺距过小将阻碍流体在管内流动,导致混合速率降低,过大则会产生流体前窜现象;动力叶轮过少则会降低元件转动频率,过多则会阻碍流体向前流动。最后将优化后的新型随动式动态混合器与原混合器混合性能进行对比,新型随动式动态混合器内稀油体积分布更为均匀,能够更好地增强稠油掺稀混合效果,有利于稠油资源的开采。     

分布式离散事件系统的模式故障预测研究

针对分布式离散事件系统, 提出了一种模式故障预测方法。首先对分布式离散事件系统的模式故障可预测性进行形式化。通过构造一个模式故障识别器, 从系统所有行为中识别出所发生的模式故障, 并针对分布式系统的不同观测点构造不可观测闭包。在此基础上, 联合各站点观测到的事件序列构造出模式故障预测验证器, 解决了分布式离散事件系统的模式故障预测问题。得出了一个判定分布式离散事件系统模式故障可预测性的充分必要条件, 并提出了相应的模式故障预测算法, 实现了对分布式离散事件系统的模式故障预测。最后, 对分布式模式故障预测验证器的构建和模式故障预测算法进行了复杂度分析。     

光还原铁离子活化过硫酸盐系统去除水中碘海醇

过渡金属Fe2+是最经济有效且环境友好的PS活化物质,但是Fe2+易于被氧化而失去活化能力导致Fe2+/PS体系持续效果较差。为了提高Fe2+活化PS氧化降解有机污染物的效率,本论文将医学上常用的碘化X射线显影剂（ICM）的典型代表碘海醇（Iohexol）作为目标污染物,研究其在UV/PS、Fe(C2O4)33-/PS、UV/Fe(C2O4)33-/PS和Fe2+/PS 4种高级氧化体系中的降解,考查Fe(C2O4 )33-浓度、紫外光强和pH对UV/Fe(C2O4)33-/PS体系中碘海醇降解和PS活化分解的影响,并且分析体系中Fe2+浓度变化及其转化率。结果表明：4种高级氧化体系中碘海醇的氧化分解率分别为：83.8%、7.0%、98.8%、69.9%,其中,UV/Fe(C2O4 )33-/PS体系能够通过紫外光促进铁离子还原,溶液中对PS起活化作用的Fe2+逐渐释出,对碘海醇的降解最为高效彻底。随着Fe(C2O4 )33-浓度的增加,UV/Fe(C2O4 )33-/PS体系中PS的分解率不断增加,而碘海醇的降解率却先增加后减少。4种不同初始Fe(C2O4 )33-浓度下（20 μM、50 μM、100 μM、200 μM）,碘海醇降解速率依次为：100 μM ＞ 200 μM ＞ 50 μM ＞ 20 μM。在UV/Fe(C2O4 )33-/PS体系中,Fe2+浓度均是先快速增加后缓慢下降,碘海醇的降解率、PS的分解率以及Fe2+的最高转化率均与光强正相关,与pH负相关。因此,利用紫外光还原铁离子能够极大的提高提高Fe2+活化PS效率,且体系对于光强、pH等影响因素有较强的适应能力,在水处理高级氧化领域的具有较大的应用前景。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.