基于图像分割和EM算法的PolSAR地物分类方法

在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。     

基于AdaBoost改进随机森林和SVM的 极化SAR地物分类

为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。     

浅述卫星信号接收系统的调试和维护

本文主要介绍了卫星信号接收系统的调试与维护的方法和技术要点。     

坚持新闻工作正确舆论导向

当下,由于互联网和新媒体的快速发展,自媒体时代到来,舆论信息的传播不再只局限于传统的新闻媒体,话语权自发地处于释放期,每一个人都有可能成为舆论的制造者和传播者.这些舆论有其真实、健康的一面,但也有非理性的传播和表达,加之新媒体的虚拟性、趋利性、快捷性等特点,很容易产生一边倒的“群体极化”现象;也会导致虚假信息的急速扩散和发酵,由此也就凸显出新闻舆论工作“谁来主导、如何主导”的问题.在全面建成小康社会进入决胜阶段之际,明确党的新闻舆论工作坚持正确导向的责任和使命问题,显得更为迫切.习近平总书记的重要讲话精神,为新闻舆论工作的导向及实践提供了思想武器和根本遵循,具有重要的现实指导意义.     

对新传播环境下舆论监督的思考

互联网的迅速发展带来了新传播革命,公民拥有了信息生产的主动权。而这一格局下的网络舆论也塑造了一批新型舆论主体,他们在网罗性极强的互联网平台上分化而类聚,产生较突出的"群体极化"现象,为新媒体语境下的舆论监督带来一定困扰。     

基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估

建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息，并且记录有目标地物的极化散射矩阵，可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征，利用Touzi分解散射角α_s1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度|τ₂|进行RGB彩色合成，对极化SAR图像进行视觉优化，进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例，利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析，并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明，通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果，同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度，从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。     

课堂教学中对晶体结构类型与晶格类型概念的剖析

晶体结构类型与晶格类型是两个完全不同的概念,但对本科化学化工类专业的学生而言,在《晶体化学》课程学习中对两个概念容易产生混淆。有些教材编写和教师授课过程也没有将这个概念给学生剖析清楚。本文通过笔者多年来对本科生《晶体化学》课程的教学经验,结合现代教学方法与手段,列举一些具体例子加以辨析,以避免课堂教学与学生课程学习中对上述概念的错误认识。     

积极互动,个体与集体的函数

正美国心理学家勒温认为,人是一个场,人的心理活动是在一种心理场或生活空间里发生的,在同一场内的各部分元素彼此影响;当某部分元素变动,所有其他的元素都会受到影响。一个人的行为(Behavior)取决于个人(Personality)和他的环境(Environment)的函数(B=f(P,E)),儿童的行为是其个性特点与环境相互作用的结果,任何生活空间或场都存在相反的力,在整体的水平上,改变个体的态度或行为比单独逐个改变个体更有     

浅析数据化表演与舆论极化的关系

自我数据化行为伴随着数字化技术的发展出现得越来越频繁,这种行为与舆论的极化存在千丝万缕的关系,舆论形成在新时代下它被赋予了新特点。本文对数据化表演的个体、表演平台和表演内容三个方面进行了分析,研究它们各自在舆论极化过程之中产生的影响,最后提出了相应的舆论引导策略。     

网络舆情信息受众的观点认知距离计量研究

[目的/意义] 量化展现网络舆情信息受众之间的观点认知距离与情感归属,澄清其情感倾向性的形成脉络,为科学应对群体性突发事件提供思路。[方法/过程] 切分舆情事项子话题,通过情感本体计算受众观点的极性强度,构建2-模的受众-关注焦点隶属矩阵和1-模的受众关系矩阵,并采用复杂网络可视化图谱对受众认知距离进行可视化展示,从网络舆情场的视角下阐述受众观点的互斥与耦合机制,描述受众情感倾向的形成脉络。[结果/结论] 对受众整体认知网络中不同类型的受众加以区分,揭示真实情景中的网络舆情场力的作用特点,为舆情受众情感疏导工作提供实践出发点。