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全偏振参量低秩稀疏分解伪彩色图像融合被引量：1: 2020年; 偏振图像伪彩色融合对提高视觉感知和目标判读具有重要意义,利用空间调制型全偏振参量矩阵的低秩和稀疏特性,提出基于贝叶斯概率鲁棒性矩阵分解融合方法。首先,根据偏振调制和解析算法构造偏振参量矩阵,同时合成强度图像;其次,对参量矩阵进行基于改进的贝叶斯概率参量矩阵分解,降低背景噪声和亮度变化等干扰,分别获得参量图像的稀疏和低秩成分;然后利用方差、清晰度和信息熵进行模糊积分,获得显著性参量图像,与合成强度图像一起进行像素级增强;最后,经直方图规定化和IHS颜色映射,得到伪彩色融合结果。实验选择多种材质与目标的仿真和实测数据进行验证,通过主观视觉效果和客观指标比较,验证了其有效性。; 徐国明袁宏武薛模根王峰; 关键词：图像融合

显著性偏振参量深度稀疏特征学习的目标检测方法被引量：4: 2019年; 基于偏振成像特点和深层特征分类需求,提出一种显著性偏振参量深度稀疏特征学习的目标检测方法。首先在偏振解析基础上构造显著性偏振参量图像作为检测源图像;然后在判别式字典对下对待检测图像进行稀疏特征学习,并以字典对作为分类器在卷积神经网络(CNN)框架下进行目标分类和定位;最后结合偏振成像探测实际应用需求,选择典型目标和应用场景进行数据采集和模型训练,并进行仿真验证。结果表明该方法在检测得分和平均检测精度上都比直接偏振方向方法有所提高,验证了其有效性,该方法对于有效提升偏振成像探测能力具有应用价值。; 王美荣徐国明袁宏武; 关键词：成像系统

图像块稀疏结构相似度邻域约束超分辨率方法被引量：5: 2018年; 在利用稀疏邻域嵌入来改进视觉伪影的图像超分辨率过程中,以稀疏特征进行高频信息估计时会产生过拟合,导致图像目标的边缘纹理部分过于平滑而丢失细节信息.针对此问题,提出图像块稀疏结构相似度邻域约束超分辨率方法.首先通过建立高/低分辨率样本块对模型并进行字典对学习,同时得到样本对模型的同构稀疏表示系数;然后以图像块稀疏结构相似度作为特征,在样本对模型中进行稀疏结构相似邻域选择;最后建立图像超分辨率目标函数,将邻域加权估计、稀疏线性组合以及下采样逼近作为约束项,采用共轭梯度算法进行模型求解.利用公共数据仿真实验和实际采集图像进行实验,并对主要参数进行验证和分析,结果表明,该方法在抑制视觉伪影的同时有效地保留了图像细节信息,峰值信噪比和结构相似度等客观评价指标也有所提高.; 徐国明袁宏武许蒙恩曹宇剑; 关键词：超分辨率结构相似度

基于PCA-BP神经网络的PM2.5季节性预测方法研究被引量：15: 2020年; 【目的】分季节预测PM2.5浓度值,利用PCA方法对数据进行降维,分析季节及气象因素对PM2.5的影响,在提高预测准确率的同时降低时间复杂度。【方法】以合肥市2014—2017年的PM10、SO2、CO2、CO、O3浓度值,以及同时段的气象因素值,对PM2.5浓度进行预测。数据分析中发现PM2.5在不同季节浓度差异较大,故本研究选择分季节进行预测;为了提高预测准确率,加入如风力、温度、湿度、气压等气象因素进行预测,同时采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维,将降维后的数据再输入BP神经网络模型进行预测。【结果】实验采用3组实验进行对比:5种污染物指标(PM2.5-5)预测PM2.5、加入气象因素的综合12项指标(PM2.5-12)预测PM2.5、对综合指标进行PCA处理后的(PM2.5-PCA)预测PM2.5。实验结果表明:4个季节的PM2.5浓度值有较大变化,均方根误差(RMSE)的差值较大;采用PM2.5-PCA的方法,在任何季节的RMSE均有降低,相关系数(r)均有所提高。【结论】PM2.5浓度具有季节性特征,采用季节性预测方法可以提高预测准确率;同时采用PCA方法进行降维,可以在保证准确率的同时降低预测时间复杂度。; 张怡文郭傲东吴海龙袁宏武董云春; 关键词：PM2.5 神经网络主成分分析

基于Adam注意力机制的PM_(2.5)浓度预测方法被引量：4: 2021年; 大气PM_(2.5)浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM_(2.5)浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行。但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM2:5浓度预报准确率较低。针对以上问题,提出一种基于Adam注意力机制的PM_(2.5)预测方法(AT-RNN和AT-LSTM),该方法首先通过Adam算法寻找RNN或LSTM的最优参数并在Encoder阶段引入注意力机制,将注意力权重分配给具有时间序列特征的输入,再进行Decoder解析和预测。通过实验,对比了BP、RNN、LSTM和AT-RNN、AT-LSTM预测合肥市PM2:5浓度的效果。结果表明,基于Adam注意力模型的预测方法准确率优于其它方法,证明该方法在污染物预测中的有效性。; 张怡文袁宏武孙鑫吴海龙董云春; 关键词：神经网络

高等院校计算机课程教学模式分析与教学改革探讨被引量：1: 2017年; 计算机课程存在操作性强、知识更新快等特点,要求学生具有良好基础、积极主动学习态度,但从实际教学效果来看,采用"填鸭式"的传统教学模式难以满足要求。随着微课、MOOC等新型教学模式快速发展,探讨这些新型教学模式能否以及如何运用到计算机课程教学中是十分必要的。笔者在分析计算机课程教学过程中传统教学模式和新型教学模式特点的基础上,提出了"两阶段相结合"教学模式,即课下基于微课、MOOC的自学阶段和课堂教学阶段相结合,以拓展课堂时空范围,提高计算机课程教学效果,该教学模式的提出为下一步计算机课程教学模式改革提供了基本思路。; 袁宏武; 关键词：计算机课程教学模式

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袁宏武