在车辆辐射成像过程中,受到射线源的几何尺寸、探测器及信号放大电路响应时间、统计涨落等降质因素的影响,图像产生退化,表现为模糊与噪声增加.针对车辆辐射图像的退化问题,该文研究了辐射成像系统的退化模型,提出了利用生成对抗网络Deblur GAN的辐射图像复原方法.通过辐射图像的退化机制构造了辐射图像的特定数据集,用于训练Deblur GAN模型,利用训练好的模型去复原系统实际采集的车辆辐射图像.实验结果表明:该方法能够有效去除辐射图像的模糊与噪声,改善系统的成像质量.

【目的】利用卷积神经网络模型进行图像自动识别时，为防止模型过拟合通常需要大量训练样本。本研究为提高树种识别准确率，在原有叶片图像基础上进行图像样本扩充来保证训练质量，提出一种融合生成对抗网络与卷积神经网络的树种识别方法。【方法】在Pytorch框架下，采集10种常见树种（山杨、梣叶槭、榆、刺槐、紫丁香、杜仲、火炬树、山荆子、水曲柳、红端木）叶片图像作为研究对象。首先，采用均值滤波去噪和尺寸归一化对图像进行预处理。其次，以生成对抗网络生成的图像扩充数据集，其中，以深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型为基础并对其进行改进，建立残差条件深度卷积生成对抗网络（RC-DCGAN）模型，将随机噪声和类别标签作为生成器的输入，以控制样本生成过程；在生成器中嵌入残差结构，使生成模型学习更多特征信息，以提高生成图像质量。然后，将原始图像和扩充图像作为卷积神经网络（CNN）的训练集，一方面，使用RC-DCGAN模型和旋转、镜像、改变对比度等传统图像扩充方法，扩充图像11 400幅；另一方面，将原始图像与生成图像、原始图像与传统扩充图像，分别输入至CNN中进行训练，并在原始图像的每个类别中随机挑选50幅对模型进行测试，以验证生成对抗网络对提升识别准确率的可行性。最后，确定适合试验要求的CNN分类模型，并与AlexNet模型、VGG-16模型、VGG-19模型、 ResNet18模型的识别效果进行对比，以检验本研究方法的可行性。【结果】RC-DCGAN模型比DCGAN模型生成的图像质量更高，贴合真实图像；利用生成对抗网络扩充图像的方法与ResNet30树种识别模型，训练准确率为99.03%，平均验证识别准确率为97.20%；而在相同树种识别模型下，传统图像扩充方法的识别率为95.50%；在相同数据集下，AlexNet模型、VGG-16模型、VGG-19模型、ResNet18模型所获得的识别率分别为86.52%、87.57%、91.43%、93.25%，均低于本研究模型的识别率。【结论】联合生成对抗网络和卷积神经网络的方法对本研究10种树种叶片图像的识别准确率最高，且克服了使用传统图像处理扩充方法使模型泛化能力下降的问题，说明利用生成对抗网络对图像扩充的方法具有可行性和有效性，可为相关研究工作提供借鉴。

[目的/意义]将跨语言文本情感分析分为跨语言向量对齐、文档向量生成和分类器迁移三个模块,探究不同模块对跨语言文本情感分析效果的影响。[方法/过程]选择亚马逊在书籍、音乐和DVD类目下的商品评论作为实验数据,首先采用生成对抗网络对源语言和目标语言进行语义映射,然后使用平均法获取文档向量,最后通过支持向量机进行情感分类。[结果/结论]当使用F1值作为评价指标时,与基线方法相比,本文所提出的跨语言情感分析方法受领域和语言变化的影响较小,具有较强的鲁棒性,在整体上取得了较高的准确率。实验结果表明跨语言情感分析方法能够有效应对目标语言标注语料资源匮乏问题,从而改善情感分类准确率。[局限]只在三种语言上进行了跨语言情感分析实验,后续将在更多的语言情境下探究本文方法的效果。

枢纽辐射航空网络中,航线中转造成的航程延长会减少旅客流量。为了在枢纽辐射航空网络规划时,充分考虑航空运输成本节约和旅客量减少造成的社会净收益变化,融合了交通分布重力模型和p-hub枢纽中位问题,给出一种枢纽航空网络设计的新方法,并以社会净收益最大化为目标建立了相应混合整数规划模型。以中国15个城市机场为例,应用以上方法求解,分别在不同参数情况下设计出枢纽辐射航空网络。算例结果表明本文方法有效且实用,可为枢纽网络规划设计应用提供指导。

本文运用深度学习模型研究中国股票市场的收益预测与因子投资。我们使用148个微观企业特征变量构建因子大数据集，并采用生成式对抗网络（GAN）方法构建深度学习模型。研究发现，相较于线性模型，深度学习模型在收益预测精度和因子投资绩效上均有很大提升。本文还分析了不同类型因子在中国股市的重要性，探索了金融深度学习预测的经济理论机制解释。本文对中国金融市场高质量发展和金融科技应用探索均有重要意义。

乡镇尺度的人口流动联系和空间结构研究对统筹区域城镇体系规划和产业结构调整具有重要意义。本文以复杂网络理论为研究视角,将空间可达性引入传统辐射模型进行参数修正,构建乡镇人口流动网络;从节点和社团结构以及无标度和小世界特征等方面,探讨在地域差异影响下人口流动的空间分布格局和复杂网络特征,并以荆门市55个乡镇为例进行实证研究。结果表明:①荆门市乡镇人口流动网络的节点度分布以高发展水平乡镇为核心,呈现"一横二纵"的空间分异格局,与荆门市城镇体系和产业布局存在极强的耦合关系;②全网包含四个社团,各社团内部联系紧密且空间结构特征各异,社团间联系相对松散。③受空间距离和地理环境影响,网络的无标度特征不够明显...

根据城市信息空间的特点建立基于辐射模型的城市信息影响力测度模型,并以此主要网络联系测度指标构建城市信息空间联系网络模型,借助社会网络分析(SNA)方法,依托UCINET社会网络分析软件,深入研究探讨了信息空间下典型城市构成的城市网络的整体特征,分析网络中的核心城市,核心城市群,纽带城市以及城市合作子群。研究发现城市空间信息辐射网络呈现小世界的特征,城市信息空间辐射能力的分布具有一定的层次性,网络具有较高的聚类系数和较小的平均距离,具有较强的局部聚集性和整体连通性。北上广发达城市子群连接了中国南北以及东部地区,形成一个稳定的三角。现阶段城市信息发展潜力格局在一定程度上依然部分依赖于地域分布,因此从区域的角度规划城市信息发展依然具有指导意义。

三维辐射场数据是进行剂量评估与优化的基础,为了更好地解决辐射场数据的快速计算与三维可视化显示的难题,该文基于辐射场梯度变化提出了一种变权重的非均匀网格划分方法,可根据辐射场的梯度变化划分出疏密程度不同的三维计算网格,兼顾辐射场数据的计算精度与计算效率,并使用点核积分程序对该网格划分方法进行了计算验证。结果表明,在计算精度几乎相同时,变权重的非均匀网格划分方法能够有效地缩短辐射场的计算时间,较大程度地提高点核积分方法的计算效率,同时该网格划分方法也表现出更好的辐射场显示效果。该研究可为点核积分方法在核设施三维辐射场可视化计算与剂量评估方面的应用提供技术支持。

三维辐射场是反映核设施内真实外照射分布的重要的数据库， 可为核设施现场建立有效的屏蔽措施及确定合理的作业方案提供数据基础。 为了重构出与实际较为相符的三维γ辐射场， 结合点核积分理论， 该文利用最小二乘法和Gauss-Seidel迭代算法， 建立了基于源活度反演计算的γ辐射场重构方法， 研究了所选取测量点位置对源活度反演结果的影响， 并结合某核电现场的实地测量数据对该重建方法进行了实验验证与计算分析。 结果表明： 在现场实验中基于源活度反演算法重构出的γ辐射场数据与相对应的测量数据之间的偏差约为10%， 能够满足核设施现场辐射防护的计算需要， 可为其现场的辐射防护最优化提供技术支持。

[目的]地面太阳辐射数据的获取受限于稀少的太阳辐射观测站点，气象卫星可以提供较高的时间和空间分辨率数据，为模拟太阳辐射提供了新的数据源；引入人工神经网络模型模拟太阳辐射可以获取更精准的数据指导农业生产。[方法]利用气象卫星数据构建模拟太阳辐射的模型，在晴天和有云2种天气情况下，分别借助随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent， SGD）、均方根传播算法（Root Mean Square Propagation， RMSprop）、自适应动量估计算法（Adaptive Momentum Estimation， Adam）优化的BP神经网络方法构建不同输入变量组合的晴空模型和云空模型，选取最优的算法和模型；再综合晴空模型和云空模型的结果，得到全天空条件下的太阳辐射模拟结果。[结果]（1）BP神经网络的优化算法中，RMSprop和Adam算法比SGD算法表现更好，损失函数收敛更快且更稳定，误差更小；晴空模型采用RMSprop算法优化的BP神经网络模型，相关系数R为0.950，均方根误差RMSE为84.27 W·m~(-2)，平均绝对误差MAE为58.99 W·m~(-2)；云空模型采用Adam算法优化的BP神经网络模型，R为0.884，RMSE为124.13 W·m~(-2)，MAE为88.08 W·m~(-2)。（2）利用卫星数据和地面气象数据共同作为输入变量构建的模型相比于不利用地面气象数据构建的模型效果更优，R增加0.015，RMSE减小11.93%，MAE减小21.77%。在云空模型的输入变量中增加反映云透光性的云光学厚度也可以减小模型的误差，R增加0.018，RMSE减小6.45%，MAE减小7.41%。（3）在输入变量相同的情况下，晴空模型模拟地面太阳辐射的精度比云空模型更高，R增加0.066，RMSE减小32.11%，MAE减小33.03%。晴空较有云的天气状况更加稳定，模拟效果更好。[结论]通过不同优化算法的选择，以及利用卫星数据和地面气象数据共同构建模型，可以显著提升模型的精度。模型可以应用于解决部分地区太阳辐射值缺失的问题，对于需要利用太阳辐射数据进行研究的农业领域具有重要的意义。

利用我国气象系统现有的50个净辐射站1993—2000年的辐射及相关气象资料,采用5种方法计算地表净辐射月值,结果表明:论文构建的多因子综合法是一种误差最小、精度最高的推算方法,平均相对误差为0.348,4至9月误差在0.20以下,可用于全年各月地表净辐射的推算;其次为Chang Jen_Hu修正式和Penman修正式,平均相对误差都在0.64以下,误差小于0.20的站月数约占半数左右,4至9月误差都在0.25以下,可用于植物生长期间的地表净辐射推算。各种方法推算的平均相对误差,都具有北部地区明显大于南部地区,冬半年(11至2月)明显大于夏半年(3至10月)的时空分布特征。

基于区域创新联系的相关理论,采用引力模型方法对长三角城市的创新网络联系格局进行了探讨。结合断裂点公式及最大引力线数量,测算了长三角地区的创新节点城市及其辐射范围,进而构建了城市创新联系能力评价的指标体系,对长三角地区各城市的创新联系能力进行了评价。研究发现:(1)长三角地区的创新联系格局呈现出以苏州为一级节点城市,上海为二级节点城市,杭州、宁波、绍兴、镇江为三级节点城市的"核心—边缘"的创新网络结构特征。其中,苏州、上海的辐射范围最广且强度最强。(2)地理邻近性在该创新联系网络的形成中起到了主要作用;技术邻近性使得创新联系网络呈现出"强—强联系"、"弱—弱联系"的结构;制度邻近性在一定程度上制约着创新边缘地区与核心地区的创新联系。(3)现阶段长三角地区城市的创新联系能力差距较大,创新的物质资本投入有待提高;政府支持、文化基础水平以及通信设施建设等方面还应加大力度。

评估web2.0对网络学习环境的影响web2.0的技术应用,使网络环境发生了变化。在社会诸多领域同互联网已经具有高关联度的背景下,网络环境的变化会对这些领域产生越来越明显的影响。对于远程教育所关注的网络学习环境来说,如何评估web2.0的影响,也就显然是一个值得思量的问题。"重归全观的认知经验","迈向学习文明的新纪元",如此的振奋和激越,是否有理性的根基?

中文对抗样本生成作为自然语言处理领域的重要研究内容,一直受到众多学者的广泛关注。先前的中文对抗样本生成方法主要有替换字词、改变词序等,生成的对抗样本攻击效果差且容易被检测模型识别。该文提出基于攻击引导扩散的中文对抗样本生成方法DiffuAdv。将扩散模型引入中文对抗样本生成中,通过模拟文本对抗样本攻击时的数据分布来增强其扩散机制,利用对抗样本与原始样本之间的变化梯度作为引导条件,在预训练阶段指导模型的逆扩散过程,进而生成更自然且攻击成功率更高的对抗样本。在多个数据集上对自然语言处理领域的不同任务与多种方法进行了对比实验验证。结果表明,本文方法所生成的对抗样本具有高攻击成功率。此外,消融实验也验证了攻击梯度引导在提高对抗样本生成质量的有效性。经过困惑度(PPL)度量实验,本文方法所生成的对抗样本平均PPL仅为0.518,验证了其具有强鲁棒性。DiffuAdv的提出丰富了文本对抗样本生成的研究视角,也拓宽了文本情感分类、因果关系抽取及情感原因对抽取等任务的研究思路。

【目的】坡向是描述地形的重要因子,基于DEM提取坡向对于自然生境分析与地理生态过程模拟具有重要意义。同时,由于山地地形复杂,坡面太阳辐射受地形遮挡影响很大。本文基于DEM与太阳辐射研究山地坡向提取方法,既保持了DEM计算山地坡向的客观性,又能和坡面阴阳属性保持良好的一致性,为山地气象、土壤分布、立地条件、适宜性分析等有关研究奠定基础。【方法】以DEM数字地形分析技术为基础,应用基于DEM的太阳辐射分析模型,探究太阳辐射量与坡向、坡度和海拔之间的关系,建立北京地区太阳辐射参考模型,并计算样地点标准太阳辐射;