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基于局部二值模式的图像中值滤波鉴别方法: 本发明公开了基于局部二值模式的图像中值滤波鉴别方法，提取待测图像I0的LBP特征；定义待测图像I0的LBP特征的比率t0；计算待测图像I0</S...; 王晓峰李心爱雷锦锦李斌王妍; 文献传递

塔里木河三源流径流及其组分变化研究: 全球气候变暖对干旱流域水文循环过程和水资源规划与利用影响甚远。塔里木河源流临近高寒山区，冰川融雪径流是其径流的主要组成部分，出山口径流是中下游用水的主要来源。气候变暖加剧了水循环过程，使得高寒干旱流域的气候变化更为复杂，...; 王妍; 关键词：气候变化; 文献传递

参数率定过程中目标函数选择的不确定性对径流模拟的影响被引量：1: 2020年; 在水文模型率定过程中,不同目标函数侧重于径流模拟的不同层面。为了探究目标函数选择的不确定性对模型参数和径流模拟的影响,将HyMod模型应用于黄河源区,选择纳什效率函数f NS、总水量平衡误差函数f t、低水量误差函数f d和高水量误差函数f g作为目标函数,采用遗传算法(GA)分别率定出不同目标函数下对应的最优参数值,并依次代入水文模型模拟水文过程;通过对比分析年尺度及年内各月实测与模拟径流过程、纳什效率系数NSE、决定系数R 2和均方根误差RMSE评价指标来探究参数率定的目标函数不确定性对年尺度水资源演变过程的影响。结果表明:当HyMod模型应用于黄河源区水文模拟的率定期和验证期时,目标函数选择的不确定性对各评价指标的影响差异明显,如f NS目标函数下NSE值最大,在f g下次之,在f d下最小,此外率定期模拟精度优于验证期;同样,目标函数不确定性对不同特征时期径流的影响差异显著,其中,f NS和f t目标函数下,非汛期分别高估和低估模拟流量。研究成果可为水文模型参数率定目标函数的选择提供理论参考。; 王妍王义民周帅; 关键词：参数率定不确定性目标函数水文模拟黄河源区

基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法: 本发明公开了基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法，首先建立并训练由深度卷积神经网络、门控递归网络和代价敏感损失函数组成的代价敏感混合网络模型，其中通过深度卷积神经网络来学习时间序列的局部特征，通过门控递归网络...; 王晓峰张英李斌王妍雷锦锦

一种高效的批量彩色图像加/解密方法: 本发明公开了一种高效的批量彩色图像加/解密方法，首先利用堆叠算法将多个彩色明文图像进行堆叠，生成堆叠图像；利用Hash函数SHA‑256生成初始密钥，初始密钥用于选择DNA编码规则并作为分段线性混沌映射PWLCM的初始参...; 王晓峰李斌王妍雷锦锦张旋; 文献传递

基于局部二值模式的图像中值滤波区分方法: 本发明公开了基于局部二值模式的图像中值滤波区分方法，提取待测图像一I0与待测图像二I'0的LBP特征；定义待测图像一I0和待测图像二I'0</S...; 王晓峰李心爱雷锦锦李斌王妍; 文献传递

一种基于帧间相关性的视频篡改检测方法: 本发明公开了一种基于帧间相关性的视频篡改检测方法，包括以下步骤：首先将视频解码成独立的视频帧序列，提取每一帧的GIST特征；然后计算GIST特征的欧式距离；采用滤波器组对得到的视频帧进行处理，然后对比计算得到的每一帧的G...; 王晓峰汤超张德鹏王妍张萌胡姣姣; 文献传递

基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法: 本发明公开了基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法，首先建立并训练由深度卷积神经网络、门控递归网络和代价敏感损失函数组成的代价敏感混合网络模型，其中通过深度卷积神经网络来学习时间序列的局部特征，通过门控递归网络...; 王晓峰张英李斌王妍雷锦锦

细粒度图像拼接/合成检测方法研究: 随着数字技术的迅猛发展，以及各种强大的图像处理工具的广泛使用，非专业人士可以在不留下任何可见线索的情况下对数字图像进行美化、编辑、甚至修改和伪造，这将破坏图像内容的原始性、完整性和真实性。同时，虚假图像的存在和传播降低了...; 王妍; 关键词：模糊C均值聚类

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王妍