Please wait a minute...
欢迎访问《图学学报》 分享到:

过刊目录

    全选选: 隐藏/显示图片
    封面
    2022年第3期封面
    2022, 43(3): 0. 
    摘要 ( 71 )   PDF(1592KB) ( 99 )  
    相关文章 | 计量指标
    目次
    2022年第3期目次
    2022, 43(3): 1-1. 
    摘要 ( 52 )   PDF(232KB) ( 54 )  
    相关文章 | 计量指标
    图像处理与计算机视觉
    多模态硬币图像单应性矩阵预测
    邓壮林, 张绍兵, 成苗, 何莲
    2022, 43(3): 361-369.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030361
    摘要 ( 134 )   PDF(8273KB) ( 92 )  
    对不同成像条件下拍摄的硬币图像进行配准是硬币表面缺陷算法的前置任务。然而,基于互信息的传统多模态配准方法速度慢、精度低,现有的通过基于深度学习的单应性矩阵预测方法实现的图像配准只适用于单模态的任务。为此,提出一种基于深度学习的适用于多模态硬币图像的单应性矩阵预测方法,进而使用预测的单应性矩阵完成图像配准。首先,使用单应性矩阵预测层预测输入图像对间的单应性矩阵,使用单应性矩阵对待配准图像进行透视变换;然后,使用图像转换层将透视变换后的待配准图像和目标图像映射到同一域,图像转换层可在推理时去除从而减少推理时间;最后,计算同一域下的图像间的损失,并进行训练。实验表明,该方法在测试集上的平均距离误差为 3.417 像素,相较于基于互信息的传统多模态配准方法 5.575 像素的平均距离误差降低 38.71%。且配准单对图像耗时为 17.74 ms,远低于基于互信息的传统多模态配准方法的 6 368.49 ms。
    相关文章 | 计量指标
    基于 2 个灭点和局部尺度的三维空间尺度估计
    周晓慧, 丁晓凤, 熊赟晖, 彭长歆
    2022, 43(3): 370-376.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030370
    摘要 ( 118 )   PDF(1792KB) ( 62 )  
    三维空间尺度估计是三维重建中的一个重要工作,现实世界中也存在一些基于单幅图像进行三维空间尺度估计的需求。通常情况下,尺度估计需先对相机进行标定。根据单目图像符合透视原理的特性,提出了一种基于 2 个灭点和局部尺度信息的方法对相机进行标定,从而得到单目图像物体中三维空间尺度信息的估计。首先,从单目图像中选择 2 组互相正交的平行线组,得到对应 2 个灭点的坐标;然后,利用灭点坐标和焦距信息得到世界坐标系和相机坐标系之间的旋转矩阵,再利用灭点的性质和已知局部尺度信息得到平移向量,完成单目相机的标定;最后,还原二维图像中像素点对应的三维世界坐标值,计算出图像中 2 个像素点在三维空间的尺度信息。实验结果表明,该方法能有效地对单幅图像中的建筑物体进行尺度估计。
    相关文章 | 计量指标
    基于异常检测的产品表面缺陷检测与分割
    王素琴, 任琪, 石敏, 朱登明
    2022, 43(3): 377-386.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030377
    摘要 ( 193 )   PDF(1183KB) ( 142 )  
    工业制造中缺陷样本难以获得且缺陷表现形式多样,只用训练正样本的异常检测技术越来越多地被应用于产品表面缺陷检测。异常检测一般通过评估产品图像的异常分数对产品进行有无缺陷的判断,缺乏对缺陷位置的描述,最新提出的异常分割方法对此进行了改进,但对缺陷区域的分割不够精确。基于异常检测方法,使用标准化流来判断产品表面是否有缺陷,采用多尺度特征融合并对齐来初步定位缺陷位置,结合梯度和最大信息熵,使用分水岭算法对初定位结果进行优化得到缺陷分割掩码。在丽盛制板,KolektorSDD 和 AITEX3 个表面缺陷数据集的检测与分割结果均优于其他同类方法。此外,在小样本数据集上也能达到良好的检测与分割精度。
    相关文章 | 计量指标
    基于改进 YOLOv5s 的离线手写数学符号识别
    方洪波, 万广, 陈忠辉, 黄以卫, 张文勇, 谢本亮
    2022, 43(3): 387-395.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030387
    摘要 ( 235 )   PDF(1661KB) ( 154 )  
    离线数学符号识别是离线数学表达式识别的前提。针对现有离线符号识别方法只是单纯的对符号进行识别,对离线表达式识别的其他环节未有任何帮助,反而会限制表达式识别,提出一种改进 YOLOv5s的离线符号识别方法。首先,根据符号图像小的特点,用生成对抗网络(GAN)进行数据增强;其次,从符号类别的角度分析,在 YOLOv5s 模型中引入空间注意力机制,利用全局最大值和全局平均值池化,扩大类别间的差异特征;最后,从符号自身角度分析,引入双向长短期记忆网络(BiLSTM)对符号特征矩阵进行处理,使符
    号特征具有上下相关联的信息。实验结果表明:改进后的 YOLOv5s 取得较好离线符号识别效果,有 92.47%的识别率,与其他方法进行对比,证明了其有效性和稳健性。同时,能有效避免离线数学表达式识别中错误累积的问题,且能为表达式的结构分析提供有效依据。
    相关文章 | 计量指标
    基于改进 YOLOv4 的嵌入式变电站仪表检测算法
    范新南, 黄伟盛, 史朋飞, 辛元雪, 朱凤婷, 周润康
    2022, 43(3): 396-403.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030396
    摘要 ( 118 )   PDF(3989KB) ( 127 )  
    随着机器人技术的快速发展,智能机器人广泛应用于变电站巡检,针对目前目标检测算法参数量过大且嵌入式设备性能有限,难以在嵌入式平台上实现实时检测的问题,提出了一种基于改进 YOLOv4 的嵌入式变电站仪表检测算法。以 YOLOv4 为基础,采用MobileNetV3 作为主干特征提取网络,在保证模型能够有效提取特征的情况下,降低运算量,提高检测速度;与此同时,将特征提取后的路径聚合网络(PANet)中的卷积运算替换成深度可分离卷积;采用迁移学习的训练策略克服模型训练困难问题;最后,利用TensorRT对改进后的模型进行重构和优化,实现快速和高效的部署推理。改进后的算法在嵌入式端 NVIDIA Jetson Nano上进行了测试,实验结果表明,在牺牲了较少精度的情况下,检测速度提高了 2 倍,达到 15 FPS,为边缘计算场景下的仪表实时检测提供了可能。
    相关文章 | 计量指标
    模拟真实场景的场景流预测
    梅海艺, 朱翔昱, 雷震, 高瑞, 马喜波
    2022, 43(3): 404-412.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030404
    摘要 ( 99 )   PDF(5276KB) ( 69 )  
    人工智能发展至今正逐渐进入认知时代,计算机对真实物理世界的认知与推理能力亟待提高。有关物体物理属性与运动预测的现有工作多局限于简单的物体和场景,因此尝试拓展常识推理至仿真场景下物体场景流的预测。首先,为了弥补相关领域数据集的短缺,提出了一个基于仿真场景的数据集 ModernCity,从常识推理的角度出发还原了现代都市的街边景象,并提供了包括 RGB 图像、深度图、场景流数据和语义分割图在内的多种标签;此外,设计了一个物体描述子解码模型(ODD),通过物体属性辅助预测场景流。通过消融实验证明,该模型可以在仿真的场景下通过物体的属性准确地预测物体未来的运动趋势,通过与其他 SOTA 模型的对比实验验证了该模型的性能及 ModernCity 数据集的可靠性。
    相关文章 | 计量指标
    基于峰点相似性拟合的 GPR 双曲波提取方法
    赵微微, 原达, 姜新波, 张亚森
    2022, 43(3): 414-424.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030414
    摘要 ( 56 )   PDF(3725KB) ( 46 )  
    在探地雷达应用中,双曲波是地下目标识别以及位置、尺寸等重要参数获取的关键形态特征,由于受到复杂地下杂波因素的影响,双曲波呈现出模糊、混乱和不连续等形态,导致其提取复杂度高,难以统一建模。为了提高双曲波提取的鲁棒性,提出了一种基于峰点相似性拟合的双曲波提取方法(PSFE),针对双曲波时变特性,特别是图像中双曲波形态断裂问题,构造波形聚类模型,利用子波区域的相似性获得感兴趣的峰点集,通过拟合有效地将杂波与目标双曲波分离,降低算法对图像质量的依赖性,进而提高双曲波提取的鲁棒性。在模拟数据集和真实数据集中进行对比实验,以验证在不同类型图像下 PSFE 算法对双曲波提取的性能。实验表明,在复杂的背景噪声和杂波干扰环境下算法具有较强的可行性和鲁棒性。
    相关文章 | 计量指标
    基于分块 PCA 与端元提取的壁画线条增强研究
    毛锦程, 吕书强, 侯妙乐, 汪万福
    2022, 43(3): 425-433.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030425
    摘要 ( 76 )   PDF(10867KB) ( 50 )  
    线状特征是壁画中的重要元素。然而受到自然及人为因素的影响,壁画的部分线条常常变得模糊,人眼难以辨别。因此,提出一种利用高光谱影像分块主成分分析(PCA)与端元提取相结合的线状特征增强方法。首先,利用支持向量机(SVM)对壁画的合成真彩色影像进行分类,根据分类结果得到壁画标签数据,实现高光谱影像同质区域的分块数据。其次,对各分块影像进行顶点成分分析(VCA)得到候选端元集,通过构造投影矩阵合并相似端元确定最终端元集。然后,利用非负最小二乘算法解混得到线条丰度图。最后,将分块
    PCA 的第一主成分影像归一化后与线条丰度图进行波段加权平均获取线状特征增强影像,将其与合成真彩色影像进行 HSV 图像融合得到线状特征融合影像。以瞿昙寺壁画局部高光谱影像为例进行了验证,结果表明,该算法能增强壁画中的线状特征,且较 PCA 增强法效果更好。

    相关文章 | 计量指标
    基于递归对齐网络的黑白老卡通高清重制
    李华恩, 赵洋, 陈缘, 张效娟
    2022, 43(3): 434-442.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030434
    摘要 ( 61 )   PDF(6079KB) ( 41 )  
    黑白老卡通视频在数字化的过程中会出现诸如划痕、脏点、模糊和分辨率过低等复合问题,老卡通视频增强是视频增强的一类特殊子问题,当前尚缺乏针对性算法,因此提出一种多帧联合的递归对齐增强网络解决老卡通中的复合问题。首先通过递归结构传递重建历史中的长时域信息对划痕与脏点进行修复,解决了连续性划痕与脏点的处理难题。然后在递归单元中通过基于可变形卷积的对齐模块进行相邻帧特征对齐,改善了网络在卡通大幅度运动场景中提取和补充帧间细节的能力。在递归单元末端设计了级联金字塔结构的多尺度重建模块促进特征聚合,以充分挖掘重建所需的时间和空间细节信息。实验使用峰值信噪比等客观评估标准,在降质数据集和真实老卡通数据集上进行实验测试,并与其他主流方法进行对比。实验结果表明,该方法相比于其他主流视频增强方法有较为明显提升,同时在真实黑白老卡通上可获取高视觉质量的重建结果。
    相关文章 | 计量指标
    计算机图形学与虚拟现实
    曲率单调的组合二次 Phillips q-Bézier 曲线
    梁吉娜, 解滨, 韩力文
    2022, 43(3): 443-452.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030443
    摘要 ( 50 )   PDF(681KB) ( 58 )  
    Phillips q-Bézier 曲线是一类包含 q-整数的广义 Bézier 曲线。针对二次 Phillips q-Bézier 曲线的曲率单调条件,从代数和几何两方面进行了研究,构造出曲率单调的二次 Phillips q-Bézier 曲线及曲率单调递减的组合二次 Phillips q-Bézier 曲线。首先,通过曲线曲率的坐标表示,探究代数形式的曲率单调条件,定义曲率单调包围圆,给出二次 Phillips q-Bézier 曲线具有单调曲率的几何充要条件。当形状参数 q=1 时,Phillips q-Bézier曲线退化为经典的 Bézier曲线,因此上述曲率单调条件包含经典二次 Bézier曲线的结果。其次,讨论二次 Phillipsq-Bézier 曲线间的 G 2 光滑拼接条件及条件中的各个参数对拼接曲线的影响。再次,对于给定首末控制顶点的曲线,选择合适的中间控制顶点,求得使其具有单调曲率时形状参数的取值范围,构造出曲率单调的单条二次Phillips q-Bézier 曲线。进而,构造出同时满足 G 2 拼接与曲率单调递减的组合二次 Phillips q-Bézier 曲线。最后,利用曲率单调递减的组合二次 Phillips q-Bézier 曲线,构造出具有包含关系的两圆之间的缓和曲线。数值实例显示了组合二次 Phillips q-Bézier 曲线的造型优势和灵活性。
    相关文章 | 计量指标
    面向可展特征的网格模型去噪方法
    桂杰, 曹力, 伯彭波, 顾兆光
    2022, 43(3): 453-460.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030453
    摘要 ( 60 )   PDF(2595KB) ( 50 )  
    可展特征是三维网格模型的常见几何特征。为了更好地对具备可展特征的网格模型进行去噪,提出一种面向可展特征的网格模型去噪方法。首先基于变分形状逼近策略分割可展区域,识别出网格模型上可展特征区域,并对分割区域进行基于可展性度量的合并和划分,改进现有 L 0 去噪算法中针对非均匀噪声网格的正则优化表达项,引入三角网格顶点的可展度量项,利用可展特征的曲面法向量 L 0 范数的优化问题求解实现网格模型的去噪。通过对多个模型数据集中的大量模型数据进行处理,验证了该方法的有效性。实验表明,结合模型的可展特性的去噪方法在保持模型的几何特征特别是可展特征上效果优于已有方法。
    相关文章 | 计量指标
    基于中轴表达的三维模型轮廓提取方法
    曹力, 吴垚, 徐宜科
    2022, 43(3): 461-468.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030461
    摘要 ( 90 )   PDF(1974KB) ( 55 )  
    三维网格模型的轮廓信息在网格检索、网格简化、网格重建中有着广泛应用。现有的轮廓提取方法较为复杂,需要分析和过滤网格模型的几何特征,计算量大且有时无法生成完整的轮廓信息。近年来,三维模型的中轴表达研究趋于成熟,在表达模型几何拓扑关系上有独特的优势。因此,提出了一种基于中轴表达的三维模型轮廓提取方法:首先提取三维模型的中轴表达信息,将中轴角点投影到三维模型表面;然后根据每个区域的拓扑关系选择适合的角点连接关系,将投影点连接形成模型区域轮廓;再针对投影过程中产生的误差进行分析和纠正;最后合并区域轮廓得到三维模型的完整轮廓。通过对多个模型数据库中代表性的三维网格模型进行实验和重建误
    差比较,该方法的平均重建质量较现有方法约有 10%的提升,在重建质量和轮廓信息完整度方面优于现有方法。
    相关文章 | 计量指标
    ST-Rec3D:基于结构和目标感知的三维重建
    白静, 孟庆亮, 徐昊, 范有福, 杨瞻源
    2022, 43(3): 469-477.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030469
    摘要 ( 97 )   PDF(2124KB) ( 57 )  
    基于视图的三维重建旨在从二维图像恢复出其对应的三维形状。现有方法主要通过编码器-解码器结构,结合二元交叉熵函数及其变形,完成三维重建,取得较好的重建结果。然而,编码器在编码过程中缺乏对输入视图的结构感知能力,造成重建的三维模型几何细节不准确;以二元交叉熵函数为主的损失函数在体素分布不均衡的情况下,目标感知能力较差,导致其重建结果存在断裂、缺失等不完整性问题。针对此类问题,提出了一种具有结构和目标感知能力的三维重建网络(ST-Rec3D),以单视图或多视图为输入,由粗到细地重建出三维模型;结合注意力机制提出了一种具有空间结构感知能力的编码器,即结构编码器,以充分捕捉输入视图中的空间结构信息,有效感知重建物体的几何细节;将 IoU 损失引入到三维体素模型重建中,在体素分布不均衡的情况下,精准感知目标物体,确保重建物体的完整性和准确性。在 ShapeNet和 Pix3D 数据集上的对比结果表明,ST-Rec3D 在单视图和多视图上重建的三维模型的完整性和准确性均优于当前方法。
    相关文章 | 计量指标
    融合阴影图和深度划分阴影体的阴影渲染算法
    王文亮, 陈纯毅, 胡小娟, 于海洋, 田野
    2022, 43(3): 478-485.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030478
    摘要 ( 70 )   PDF(1806KB) ( 51 )  
    阴影图算法可以简单、快速地渲染硬阴影,但该算法渲染的硬阴影会在边缘区域出现锯齿状走样。受此影响,基于阴影图算法渲染的柔和阴影,在小尺寸半影区域依然可能会出现锯齿状走样。因此,要渲染无走样的柔和阴影,需要精确计算阴影边缘区域的着色点对点光源的可见性。深度划分阴影体算法可以精确地计算着色点对点光源的可见性,但其不仅在效率上不及阴影图算法,还无法实现柔和阴影渲染。针对上述问题,提出一种融合阴影图和深度划分阴影体的阴影渲染算法,对处于阴影边缘区域的着色点,使用深度划分阴影体算法精确计算该着色点对点光源的可见性;对其他着色点,使用阴影图算法快速计算该着色点对点光源的可见性。最后,将着色点的可见性值存储在可见性图中并滤波即可实现无走样柔和阴影的渲染。
    相关文章 | 计量指标
    基于非结构化三角网格的海洋流场可视化
    李忠伟, 徐斌, 李永, 宫凯旋, 刘格格
    2022, 43(3): 486-495.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030486
    摘要 ( 89 )   PDF(10701KB) ( 61 )  
    针对二维流场可视化均是基于结构化网格流场数据的情况,提出一种基于非结构化三角网格的海洋流场可视化策略:使用流线表达流场,流线可视化的主要挑战是种子点放置问题,即流线的初始点,制定了非结构化三角网格下基于特征引导的种子点放置策略,合理放置流线初始点以利于表达流场特征;设计了基于网格密度的层次聚类算法,引入网格密度属性对流线进行聚类并基于聚类质心进行流线放置,在保留了FVCOM 模式数据的多密度性前提下提高了流线可视化效果。实验表明,该方法可以有效地保留流场特征,并且借助 FVCOM 模式的边界拟合性能在海湾、河道等地区取得良好的可视化效果;在此基础上,基于 Cesium引擎开发了基于流线聚类数据的动态流场可视化应用,其是 FVCOM 模式数据首次应用于动态粒子流场的一次尝试,并且具有较好的可视化效果。
    相关文章 | 计量指标
    沉浸式所触即所得网络可视分析方法
    王松, 刘亮, 蔡婷, 赵韦鑫, 吴亚东
    2022, 43(3): 496-503.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030496
    摘要 ( 73 )   PDF(4922KB) ( 48 )  
    沉浸式网络可视化在空间沉浸、用户参与、多维感知等方面具有天然的优势。受用户与日常物体交互方式所启发,基于所触即所得(WYTIWYG)的理念提出一种沉浸式网络可视分析方法来挖掘网络特征和关联模式。首先提出手势舒适度评估模型来指导手势动作设计,并引入窗口状态模型来优化手势识别稳定性。此外,将网络分析交互需求与手势动作语义绑定,定义沉浸式网络手势交互范式。与真实世界中抓取交互类似,用户可利用自然交互手势在沉浸式环境下执行移动、高亮、布局维度变换、边绑定等操作。最后,案例研究验证了方法的有效性。
    相关文章 | 计量指标
    用于手势识别的时空融合网络以及虚拟签名系统
    李扬科, 宋全博, 周元峰
    2022, 43(3): 504-512.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030504
    摘要 ( 41 )   PDF(4839KB) ( 41 )  
    由于新型冠状病毒的流行,非接触式个人签名可以在一定程度上降低感染的风险,其将在人们日常的生活中发挥重要作用。因此,提出了一种简单而有效的时空融合网络来实现基于骨架的动态手势识别,并以此为基础开发了一款虚拟签名系统。时空融合网络主要由基于注意力机制的时空融合模块构成,其核心思想是以增量的方式同步实现时空特征的提取与融合。该网络采用不同编码的时空特征作为输入,并在实际应用中采用双滑动窗口机制来进行后处理,从而确保结果更加的稳定与鲁棒。在 2 个基准数据集上的大量对比实验表明,该方法优于最先进的单流网络方法。另外,虚拟签名系统在一个普通的 RGB 相机下表现优异,不仅大大降低了交互系统的复杂性,还提供了一种更为便捷、安全的个人签名方式。
    相关文章 | 计量指标
    数字化设计与制造
    等面密度钢/铝组合靶的抗侵彻性能研究
    张陈, 张小萍, 刘苏苏, 瞿畅, 张福豹, 仲健林, 曹岩枫
    2022, 43(3): 513-521.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030513
    摘要 ( 86 )   PDF(2693KB) ( 28 )  
    金属靶板的抗侵彻性能一直以来都是被重点关注的研究领域。为明确结构参数对钢/铝组合结构抗步枪弹垂直侵彻性能的影响,建立了步枪弹侵彻钢板和铝板的数值计算模型,并通过弹道冲击实验进行了验证;进而基于数值计算模型分析了相同厚度下钢-铝、铝-钢的组合形式、靶板间距对组合靶板抗侵彻性能的影响。仿真结果表明:相同厚度下,钢板在前的组合形式优于铝板在前的靶板,但不同组合形式的层板间距对其抗侵彻性能影响较小;另外,比较了不同初速度下钢-铝厚度比的变化对组合靶板的抗侵彻性能影响,均呈现出随厚度比增加,抗侵彻性能先降低后增加的趋势,最终趋于一个稳定值。变化过程中存在一个抗侵彻性能最差的低点,在结构设计中应尽可能避开。最后,依据 R-I 公式拟合了仿真数据,得到了步枪弹侵彻钢-铝组合结构的弹道极限公式。研究结果可为组合靶板的抗侵彻性能设计和人员、物资防护提供参考。
    相关文章 | 计量指标
    建筑与城市信息模型
    基于 BIM 和深度学习的建筑平面凹凸不规则识别
    姜柳, 史健勇, 付功义, 潘泽宇, 王朝宇
    2022, 43(3): 522-529.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030522
    摘要 ( 156 )   PDF(830KB) ( 138 )  
    建筑抗震超限审查是高层建筑、特别是超高层建筑审查的重要内容,建筑平面凹凸不规则是建筑抗震超限审查的项目之一。目前的建筑平面凹凸不规则识别主要由人工依据设计规范进行,然而日益复杂的建筑平面设计超出了规范的示例范围,也加重了人工审查的负担。建筑平面识别可以看成是图片分类问题,考虑到实际工程中规则样本和不规则样本之间的不均衡性,利用异常检测的思想,提出了一种基于建筑信息模型(BIM)和深度学习进行建筑平面凹凸不规则辅助识别的方法。首先,利用几何对象之间的布尔交运算得到 BIM模型的建筑平面;然后,通过图片预处理,生成建筑平面外轮廓图;最后,将建筑平面外轮廓图输入已训练好的异常检测深度学习模型,反馈识别结果。实验结果表明,相比于传统的图片分类模型,采用异常检测的思路对不规则建筑平面图的识别率提高了 15%,更符合实际工程的需要。
    相关文章 | 计量指标
    基于 BERT 预训练模型的灾害推文分类方法
    林佳瑞, 程志刚, 韩宇, 尹云鹏
    2022, 43(3): 530-536.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030530
    摘要 ( 203 )   PDF(578KB) ( 104 )  
    社交媒体已成为当前发布和传播突发灾害信息的重要媒介,有效识别并利用其中的真实信息对灾害应急管理具有重要意义。针对传统文本分类模型的不足,提出一种基于 BERT 预训练模型的灾害推文分类方法。经数据清洗、预处理及算法对比分析,在 BERT 预训练模型基础上,研究构建了基于长短期记忆-卷积神经网络(LSTM-CNN)的文本分类模型。在 Kaggle 竞赛平台的推文数据集上的实验表明,相比传统的朴素贝叶斯分类模型和常见的微调模型,该分类模型性能表现优异,识别率可达 85%,可以更好地应对小样本分类问题。有关工作对精准识别真实灾害信息、提高灾害应急响应与沟通效率具有重要意义。
    相关文章 | 计量指标
    工业设计
    融合贝叶斯网络与前景理论的产品工业设计多阶段决策方法#br#
    杨延璞, 雷紫荆, 兰晨昕, 王欣蕊, 龚政
    2022, 43(3): 537-547.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030537
    摘要 ( 71 )   PDF(1283KB) ( 48 )  
    针对产品工业设计决策中的不确定性与单一设计决策阶段难以准确描述全局决策结果的问题,引入三参数区间灰数对决策者的意见进行描述,构建贝叶斯网络(BN)模型学习用户群体对市场上现有成熟产品的决策信息,获得目标产品工业设计方案在各决策属性上的状态分布概率。为反映决策者对设计方案感知相对收益和损失的心理行为,融合前景理论(PT)与 BN 构建不同决策阶段产品工业设计方案的前景价值函数,以认知递进假设建立优化模型计算产品工业设计决策多阶段权重,通过综合前景价值计算判断设计方案优劣。以数控磨床工业设计方案决策的多阶段融合为例验证了方法的有效性,结果表明该方法能够引入用户群体的多阶段意见偏好估计设计决策属性的概率分布,以前景价值实现产品工业设计多阶段决策信息的有效集结,提高设计决策的全局性和科学性。
    相关文章 | 计量指标
    产品形态多意象蛛网灰靶决策模型
    张书涛, 王世杰, 刘世锋, 李伟星
    2022, 43(3): 548-557.  DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2022030548
    摘要 ( 79 )   PDF(1129KB) ( 52 )  
    针对概念设计中多意象设计方案决策困难的现象,提出了一种产品形态多意象蛛网灰靶决策方法。首先,运用感性工学相关方法获取设计主体的认知数据,结合熵权法及博弈论思想构建基于设计主体认知数据的综合评价模型,并根据各意象的设计主体综合评价数据确定各意象的权重关系;其次,通过人工选择的方式从产品形态进化系统中选择多个进化方案,运用蛛网图表征各进化方案的意象关系,构建多意象蛛网灰靶决策模型,计算决策系数,对其进行比较排序,得到符合设计主体认知的相对最优方案;最后,应用灰色关联分析法验证该决策模型的可行性。结果表明,该模型能够帮助设计师在设计决策阶段快速、准确地确定符合多设计主体认知的多意象方案,为产品方案的多意象决策提供了新的理论和方法。
    相关文章 | 计量指标
    本期样刊
    2022年第3期样刊
    2022, 43(3): 558-558. 
    摘要 ( 53 )   PDF(73758KB) ( 448 )  
    相关文章 | 计量指标