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内陆水体水质参数遥感反演集合建模方法 被引量：18
1
作者 曹引 冶运涛 +3 位作者 赵红莉 蒋云钟 王浩 王俊锋 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第10期3940-3951,共12页
以微山湖为研究对象,利用2015年6月11~13日获取的实测高光谱和水体叶绿素a浓度、总悬浮物浓度和浊度数据,构建3种水质参数遥感反演常用的经验模型和PSO-SVM模型并进行精度评价,确定参与3种水质参数集合建模的反演模型,分别利用以熵权法(... 以微山湖为研究对象,利用2015年6月11~13日获取的实测高光谱和水体叶绿素a浓度、总悬浮物浓度和浊度数据,构建3种水质参数遥感反演常用的经验模型和PSO-SVM模型并进行精度评价,确定参与3种水质参数集合建模的反演模型,分别利用以熵权法(EW-CM)、集对分析法(SPA-CM)为代表的确定性集合建模方法和以贝叶斯模型平均(BMA)为代表的概率性集合方法构建反演3种水质参数的EW-CM、SPA-CM和BMA集合模型.通过贝叶斯平均方法获取各模型和BMA集合模型反演3种水质参数的不确定性区间,对比3种水质参数各模型和集合模型反演结果.结果表明:(1)确定性集合模型中SPA-CM模型精度整体高于EW-CM模型;(2)BMA概率性集合模型建模精度整体上要优于SPA-CM和EW-CM集合模型,验证精度稍低于SPA-CM模型,和EW-CM模型相当;(3)概率性集合建模可以给出集合模型和各模型反演水质参数的不确定性区间;(4)确定性和概率性集合模型可以综合各模型信息,使得集合模型同时具有较高的建模和验证精度,降低单一模型反演水质参数的不确定性,并在一定程度上提高水质参数反演精度. 展开更多
关键词 内陆水体 水质遥感 集合建模 微山湖 叶绿素A 总悬浮物 浊度
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集合建模在径流模拟和预测中的应用 被引量：14
2
作者 袁喆 严登华 +1 位作者 杨志勇 尹军 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期351-359,共9页
由于单一模型在水文过程模拟和预测中存在一定的局限性,本文在SWAT模型和灰色微分动态自记忆模型的基础上,分别采用熵权法和集对分析法构建基于熵权法的集合模型(EW-CM)和基于集对分析法的集合模型(SPA-CM),以充分发挥其各自的优点。将... 由于单一模型在水文过程模拟和预测中存在一定的局限性,本文在SWAT模型和灰色微分动态自记忆模型的基础上,分别采用熵权法和集对分析法构建基于熵权法的集合模型(EW-CM)和基于集对分析法的集合模型(SPA-CM),以充分发挥其各自的优点。将各单一模型和集合模型分别应用于滦河流域径流过程的模拟和预测,对比结果表明:(1)SPA-CM模型径流模拟效果最好,而EW-CM模型在部分地区的径流模拟效果劣于SWAT模型;(2)EW-CM模型和SPA-CM模型径流预测效果在一定程度上优于单一模型,综合分析表明SPA-CM模型最优。 展开更多
关键词 集合建模 SWAT模型 灰色模型 径流模拟预测
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视频人脸识别进展综述 被引量：10
3
作者 白子轶 毛懿荣 王瑞平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期50-59,共10页
人脸识别是生物特征识别领域的一项关键技术,长期以来得到研究者的广泛关注。视频人脸识别任务特指从一段视频中提取出人脸的关键信息,从而完成身份识别。相较于基于图像的人脸识别任务来说,视频数据中的人脸变化模式更为多样且视频帧... 人脸识别是生物特征识别领域的一项关键技术,长期以来得到研究者的广泛关注。视频人脸识别任务特指从一段视频中提取出人脸的关键信息,从而完成身份识别。相较于基于图像的人脸识别任务来说,视频数据中的人脸变化模式更为多样且视频帧之间存在较大差异,如何从冗长而复杂的视频中抽取到人脸的关键特征成为当前的研究重点。以视频人脸识别技术为研究对象,首先介绍了该技术的研究价值和存在的挑战;接着对当前研究工作的发展脉络进行了系统的梳理,依据建模方式将传统基于图像集合建模的方法分为线性子空间建模、仿射子空间建模、非线性流形建模、统计建模四大类,同时对深度学习背景下基于图像融合的方法进行了介绍;另外对现有视频人脸识别数据集进行分类整理并简要介绍了常用的评价指标;最后分别采用灰度特征和深度特征在YTC数据集及IJB-A数据集上对代表性工作进行评测。实验结果表明:神经网络可以从大规模数据中提取到鲁棒的视频帧特征,从而带来识别性能的大幅提升,而有效的视频数据建模能够挖掘出人脸潜在的变化模式,从视频序列包含的大量样本中找到更具判别力的关键信息,排除噪声样本的干扰,因此基于视频的人脸识别具有广泛的通用性和实用价值。 展开更多
关键词 视频人脸识别 图像集合建模 子空间学习 流形学习 深度学习
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嵌套集合建模能力和数字表征对儿童贝叶斯推理的影响
4
作者 史滋福 陈枭豪 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第2期274-280,共7页
为进一步探讨数字表征对贝叶斯推理的影响,特别是自然频数促进效应的作用机制,以285名小学生为被试,考察不同嵌套集合建模能力儿童在解决三种数字表征的贝叶斯推理问题时的表现。结果发现:(1)具有高嵌套集合建模能力的儿童能更好地解决... 为进一步探讨数字表征对贝叶斯推理的影响,特别是自然频数促进效应的作用机制,以285名小学生为被试,考察不同嵌套集合建模能力儿童在解决三种数字表征的贝叶斯推理问题时的表现。结果发现:(1)具有高嵌套集合建模能力的儿童能更好地解决贝叶斯推理问题;(2)相比于概率和几率格式,儿童在自然频数格式下的推理表现更好;(3)概率格式下高低嵌套集合建模能力被试的推理表现无差异,但在自然频数和几率格式下,高嵌套集合建模能力被试的推理成绩好于低嵌套集合能力被试。这表明在适当的数字表征下,嵌套集合建模能力是影响儿童进行贝叶斯推理的关键因素。 展开更多
关键词 儿童 贝叶斯推理 嵌套集合建模能力 数字表征
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基于集合效用边际贡献学习的可解释薪酬预测算法
5
作者 孙莹 章玉婷 +3 位作者 庄福振 祝恒书 何清 熊辉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1276-1289,共14页
知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.... 知识技能对薪酬影响作用视为一种多变量影响下高维元素集合的效用建模问题.深度神经网络为解决复杂问题提供了新的机遇,但针对知识导向的细粒度薪酬预测问题,仍缺乏能够对复杂变量影响下的集合效用进行准确、可解释建模的神经网络结构.为此,提出一种基于边际贡献的增量式集合效用网络(marginal contribution-based incremental set utility network,MCISUN)来拟合元素加入时的效用增量,从而灵活且可解释地建模集合效用.区别于以往基于池化层的排列不变性建模算法,MCISUN构建顺序敏感的中间结果,利用集合的排列不变性实现数据增强,有效提升模型数据效率及泛化性.最后,大规模真实薪酬数据上的实验结果表明所提模型在基于技能的薪酬预测任务上比最先进的(state-of-the-art,SOTA)模型效果提升超过30%.同时,定性实验证明模型能够为技能设置合理的贡献值且发现技能间的关联. 展开更多
关键词 集合效用建模 边际贡献 薪酬预测 神经网络 可解释性
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