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新疆阜康荒漠植被指数特征和时空过程分析被引量：7: 2013年; 研究天山北坡典型荒漠区草地植被覆盖变化,对于荒漠区草畜平衡及畜牧业可持续发展具有重要现实意义。采用1990,1999和2008年同时相TM/ETM+遥感影像,经辐射校正和几何校正后,基于荒漠植被指数特征和垂直地带性特征,进行了专家知识决策树分类,研究了阜康市典型荒漠草地、农田等地物近20年间的归一化植被指数(NDVI)和面积变化特征。结果表明,1)经辐射校正后的NDVI与实际地物情况更接近,大致呈高山草甸>农田>温性草甸>平原荒漠>山前荒漠的规律;2)近20年间农区面积大量占用平原荒漠草地和山前荒漠,新增农田面积296.3 km2,是1990年耕地总面积的1.54倍;3)高山冰盖消融随即转变成为高山草甸类型的趋势明显,20年间减少冰雪区74.7 km2,是1990年冰雪区总面积的0.345倍,这也印证了近20年来全球变暖的说法。; 钱育蓉杨峰于炯贾振红李建龙帕力旦.吐尔逊; 关键词：天山北坡数字高程模型决策树全球变暖

An Operator on Ascent Sequences: 2014年; We solve two problems about ascent sequences: how to get the ascent sequence of the reflection of A with respect to its antidiagonal for a matrix A∈ Intn and its ascent sequences, and how to determine the ascent sequence of A+B for k×k matrices A∈ Intn and B∈ Intm. We give the other definition of ascent sequence and get M-sequence. For the first question, we define M-sequence of A and rewrite the ascent sequences as another form.We build the bijection between M-sequences and ascent sequences and prove that our bijection is well-defined. For the second question, we define an operation on M-sequences. On the basis of the operation and the bijections, we get the ascent sequences of the sum of two matrices.; YING ChangtianYU Jiong; 关键词：BIJECTION

基于快速构建模板的购物信息抽取方法被引量：3: 2014年; 针对由模板生成的购物信息网页,且根据其网页信息量大,网页结构复杂的特点,提出了一种不使用复杂的学习规则,而将购物信息从模板网页中抽取出来的方法。研究内容包括定义网页模板和网页的信息抽取模板,设计用于快速构建模板的模板语言,并提出一种基于模板语言抽取内容的模型。实验结果表明,在标准的450个网页的测试集下,所提方法的召回率相比抽取问题算法(EXALG)提高了12%;在250个网页的测试集下,召回率相比基于视觉信息和标签结构的包装器生成器(ViNTs)方法和增加自动信息抽取和视觉感知(ViPER)方法分别提升了7.4%,0.2%;准确率相比ViNTs方法和ViPER方法分别提升了5.2%,0.2%。基于快速构建模板的信息抽取方法的召回率和准确率都有很大提升,使得购物信息检索和购物比价系统中的网页分析的准确性和信息召回率得到很大的改进。; 李萍朱建波周立新廖彬; 关键词：电子商务信息抽取

基于数据分类存储的云存储系统节能算法被引量：2: 2014年; 云存储规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略使其日益暴露出高能耗低效率的问题,并且此问题已经成为制约云计算与大数据快速发展的一个主要瓶颈。已有研究大多采用将整个存储节点调整到低能耗模式以达到节能的目的。根据数据的重复性及访问规律,设计了基于数据分类的存储模型,将存储区域划分为热数据块区、冷数据块区与重复文件区,根据不同数据的重复性及活动因子特点进行分区存储。围绕新的存储模型,设计了适应节能的数据存储算法并建立了能耗模型。实验结果表明:当系统负载小于设定阈值时,新的存储模型能够提高存储系统25%左右的能耗利用率。; 张陶廖彬孙华李丰军姬金虎; 关键词：MAPREDUCE 数据分类节能算法

基于改进的LeNet-5卷积神经网络交通标志的识别被引量：6: 2020年; 针对目前现有交通标志识别算法耗时长、识别率低等问题,提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络模型(Improved LeNet-5 Convolutional Neural Network,ILN-CNN).首先,对原有的LeNet-5卷积神经网络模型构造2个相对独立的不同卷积核的子卷积网络,用于加快特征提取;其次,增加子网络中卷积核的个数,以增强网络区分不同交通标志的能力;最后,添加激活函数ReLU,增加Dropout层,以达到加快函数收敛,避免CNN过度拟合,降低神经元间互适应的效果.实验结果表明:与传统的系统结构相比,ILN-CNN对交通标志的识别准确率达到93.558%;比BP神经网络模型、支持向量机分类算法分别提高了12.206%和4.018%,并且在识别时间上具有一定的优势.; 张猛钱育蓉杜娇范迎迎; 关键词：交通标志识别卷积神经网络

基于3S的新疆阜康典型草地产草量及草畜平衡分析被引量：10: 2013年; 以西北干旱半干旱地区典型代表城市——新疆阜康市为例,根据遥感影像、气象资料、年鉴和前人研究结果,利用遥感分类结果和产量估测模型计算了1990年、1999年和2008年的草地地上生物量,并结合牲畜数量计算了各年份的草畜平衡状态。结果表明,1)近20年研究区草地总面积和总产量均呈现持续下降的趋势,至2008年,牧草总产量较1990年减少了4.66%;2)1949-2008年,随着研究区年末牲畜存栏数的增加,1990年、1999年和2008年的可利用牧草总储量分别为3.77×105、3.64×105和3.63×105 t,这3年的草畜平衡状态为1990年和2008年分别欠载22.81%和4.91%,而1999年超载9.67%。结合研究区遥感分类图片、气候变化和牲畜存栏量分析可知,1990-2008年研究区农业开垦侵占草地导致草地地上生物量减少,加之年末牲畜存栏量的增加,单位面积草地载畜量压力加大,直至2005年前后实施退牧还草项目后,载畜量压力才得以缓解。草地生态和畜牧业要实现双赢发展,必须加大对草地生产力和牧区生产经营方式的实时监控力度。; 钱育蓉杨峰李建龙于炯贾振红; 关键词：荒漠草地草畜平衡载畜量

融合微聚集隐私保护的协同过滤算法研究被引量：2: 2018年; 现有的k-匿名隐私保护是一种安全有效的隐私保护算法,针对其对背景知识攻击和同质性攻击防范的不足,提出一种基于敏感属性多样性的微聚集隐私保护的协同过滤算法。算法在满足k-匿名的前提下,融入敏感属性的多样性,在微聚集算法中通过设置同一等价类中敏感属性的差异值,来避免敏感属性值过于接近而造成隐私泄露,从而达到保护隐私数据的目的,同时保证推荐的准确性。实验结果表明,该算法既能保证为用户提供高效的个性化推荐,又能够产生安全的信息表。; 鲜英于炯杨兴耀薛朋强; 关键词：推荐系统协同过滤 K-匿名化隐私泄露隐私保护

新疆典型荒漠草地的高光谱特征提取和分析研究被引量：44: 2013年; 本研究以新疆阜康地区的典型荒漠植被为对象,通过微分和Savitzky-Golay平滑滤波处理,从野外高光谱仪采集的高光谱谱线中,提取了典型荒漠植被的高光谱特征(红边、绿峰、红谷),结果显示,荒漠植被虽然也具有红边和绿峰等吸收特征,但是枝叶稀疏、覆盖度较低的荒漠植被高光谱受下垫面影响,不具有明显绿峰,红边特征也随着植被盖度的降低而减弱;由于荒漠植被10月份进入凋落枯萎时期,其光谱反射率受土壤光谱干扰而数值偏大,红边位置较5月份呈现出"红移"的规律,NDVI和RVI指数也呈现出10月份低于5月份的现象;不同草地类型、不同季相的荒漠植被,其红边、绿峰、红谷特征和植被指数均具有显著差异,但是NDVI和RVI具有较高的数据相关性。新疆典型荒漠草地的光谱特征提取和分析研究不但丰富了高光谱信息挖掘手段,还为基于高光谱信息的草地类型分类研究提供了数据基础和科学依据。; 钱育蓉于炯贾振红杨峰帕力旦.吐尔逊; 关键词：一阶导数红移植被指数

基于贝叶斯分类器的实时视频优化传输方法: 2014年; 通用UDP协议传输实时视频时存在延时较长的问题。为此,提出一种基于贝叶斯分类器的自适应视频实时传输方法。在发送图像数据前进行帧内压缩,压缩过程根据网络的实时带宽调整压缩质量因子,进行分组发送。在接收端进行数据包重组并解码,利用贝叶斯准则得出自适应调整的阈值,对使用自适应算法与使用固定因子情况下产生的延时进行比较,分析延时产生的原因。实验结果表明,该方法由于优化了传输数据队列的长度,在不增加网络延时的情况下,局部时间内提高了视频图像的传输质量。; 杨明华王云会谭励苏维均王振海; 关键词：贝叶斯分类器 JPEG算法自适应算法传输延时

卷积神经网络在遥感影像中草地分类的应用被引量：1: 2019年; 为了提高遥感影像草地分类的精度,对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中的应用进行研究,提出一种基于主成分分析(PCA)白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结构.通过对遥感影像数据进行PCA白化处理,能有效地降低数据之间的相关性,加快神经网络学习速率,加强特征学习的能力.在此基础上对采样层进行随机池化操作,提高了网络分类的泛化能力,达到提高草地分类准确率的目的.实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65%,比传统卷积神经网络、BP神经网络和SVM分类算法分别提高4.3%,10.39%和15.33%.; 张猛钱育蓉杜娇范迎迎; 关键词：遥感影像卷积神经网络

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国家自然科学基金(61262088)

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