烟草种植区划中基于先验知识的SVM气候模型

烟草区划是改进烟草质量非常重要的手段,而气候模式是其中的关键因素。但气候受外界环境影响因素很大,数据不是高斯分布,人类的经验无法应用到回归过程中,常规方法不能预测。提出基于先验知识的SVM,把先验知识融入到预测中,并通过仿真实验证明了该方法是有效的。     

基于非线性形状先验的高分辨率遥感图像目标提取方法

对已知目标形状,利用核主成分分析方法非线性建模,并根据高分辨率遥感图像特点,提出一种新的融入形状先验、图像边缘、颜色以及阴影信息的目标提取方法.该方法构造了基于活动轮廓模型的能量函数,并通过迭代的全局最优化方法最小化,实现对目标的准确分割提取.实验结果表明,该方法不仅能准确高效分割提取目标区域,而且能抵制背景噪声干扰,具有很强的鲁棒性和实用价值.     

基于轻量化SSD的交通标志检测算法

实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。     

先验估计法的逻辑基础

利用数理逻辑,给出了处理存在性问题的方法之一“先验估计法”的逻辑基础,并且举了一个实例加以解释说明,通过这样的研究使得“先验估计法”更容易被理解.     

教育对象的三重主体性及其重要意义

现代教育应当是一种“主体教育”。但是在有关“主体教育”的理论与实践中，始终存在这样一个前提性的问题：什么是“主体” ?如何具体理解教育对象的主体性 ?在笔者看来，教育对象的主体性主要存在于以下三个维度，换言之，教育对象是“三重主体”，也就是说在三种意义上是我们所谓的“主体”，具有“主体性”。 　　第一，教育对象是“先验主体”。这里的“先验”是借喻的说法，它是指人类个体发展中存在的社会遗传现象。因为人类祖先千百万年的总体社会实践是先于个体而存在的，社会性遗传等机制完全可以使每一个个体在诞生之日起就禀赋…     

关于Bayes统计和Bayes预测

章旨在介绍Bayes统计的基本思想和在Bayes统计基础上发展起来的Bayes预测方法以及这种方法在实际应用中的展望。     

自适应有限元方法在凹角域椭圆问题上的应用(英文)

设计了一种关于线性椭圆近似解问题的自适应有限元方法 ,所考虑的计算过程是找出给定问题的近似解 U使‖ (u-U)‖ L2 (Ω ) ≤δ,其中 u是未知的精确解 ,δ>0是给定的误差容限 .最终目的是设计一种计算方法 ,能自动进行三角剖分 ,且不用关于精确解的先验信息并使相应的近似解满足上述不等式 .在凹角域上分析了此过程 ,且证明了该方法是有效的 .     

康德先验美学方法论

康德美学的先验方法论原则,一方面应用“反思判断力”去超越美本体从而对本质主义美学进行颠覆,用“先验原理”去为情感寻求必然性从而对心理学美学进行重构;另一方面又应用知性直观去连接先验反思判断力和经验感性表象以求得对审美的正确解释。先验方法论在美学应用中体现的两条最根本的原则——先验反思和知性直观,是理解康德美学两套话语系统的关键所在。