【摘 要】
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卷积神经网络等深度学习模型已经在高光谱影像分类任务中取得了理想的结果。然而，由于传统神经元只能进行标量计算，现有的深度学习模型无法对高光谱影像特征的实例化参数进行建模，因此无法在邻域范围受限的条件下获得令人满意的分类效果。为此，通过引入胶囊网络结构，设计了一种新型网络模型。该模型利用胶囊神经元进行向量计算，并利用权重矩阵编码特征间的空间关系，能够进一步提高高光谱影像的分类精度。在Pavia Uni
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卷积神经网络等深度学习模型已经在高光谱影像分类任务中取得了理想的结果。然而，由于传统神经元只能进行标量计算，现有的深度学习模型无法对高光谱影像特征的实例化参数进行建模，因此无法在邻域范围受限的条件下获得令人满意的分类效果。为此，通过引入胶囊网络结构，设计了一种新型网络模型。该模型利用胶囊神经元进行向量计算，并利用权重矩阵编码特征间的空间关系，能够进一步提高高光谱影像的分类精度。在Pavia University、Indian Pines和Salinas数据集上进行验证，试验表明，提出的网络模型较传统
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针对目前基于二维显示交互环境的流场可视化应用由于深度信息不足导致交互效率较低的问题，引入虚拟现实技术设计并实现了具备多样化交互方式的沉浸式流场可视化系统。该系统基于凝视与手势交互技术，设计并实现了基于用户手势的导航方法与三维交互控件，以及基于用户凝视与手势的沉浸式交互面板。设计并实现了基于可视化场景的沉浸式交互管理方法与基于可视化算法树的可视化网络管理方法，对于用户交互进行了系统化管理，能够在沉浸
建筑物在不同视角下分为物理群集和产权群集，后者依附于前者。现有群集对象构建方法可以自动地构建同一栋建筑物的物理群集和产权群集，但生成的两个群集相互独立。这不仅增加建模成本，也不利于后期模型数据的更新和维护。针对该问题，研究公寓式建筑物物理群集与产权群集的关系，发现连通边界的层级性决定了胞腔聚合的产权体，提出一种将物理群集自动转换为产权群集的方法。所提方法在已有物理群集基础上，利用庞加莱对偶变换，将
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点云坡度滤波算法原理简单、易于实现，为进一步提升坡度滤波算法的自适应性，提出了一种多尺度自适应点云坡度滤波算法。首先，在数据预处理的基础上引入虚拟网格对点云数据进行分割；然后，利用距离加权的方式逐次计算网格点的坡度角，结合k均值聚类和正态分布自适应确定滤波阈值；最后，使用多尺度策略逐级缩小网格尺寸实现点云数据的精细滤波。采用两种密度不同的点云数据集对算法进行了验证，并将结果与2种坡度滤波算法及国际
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