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6301.
基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典;其次,将通过… …
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6302.
基于联盟区块链的农产品质量安全高效追溯体系
总被引:1,自引:0,他引:1
针对农产品追溯系统中的安全和效率问题,依据区块链的去中心化安全特性,提出一种基于联盟区块链的高效解决办法。首先,通过星际文件系统(IPFS)对农产品数据进行hash转变,从而减小区块中单条事务数据量,并利用IPFS数据的不可逆原理,达到数据的初步保障;其次,建立联盟区块链模型进行… …
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基于多尺度密集网络的肺结节图像检索算法
总被引:1,自引:0,他引:1
现有基于内容的医学图像检索(CBMIR)算法存在特征提取的不足,导致图像的语义信息表达不完善、图像检索性能较差,为此提出一种多尺度密集网络算法以提高检索精度。首先,将512×512的肺结节图像降维到64×64,同时加入密集模块以解决提取的低层特征和高层语义特征之间的差距;其次,由… …
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基于深度学习模型的遥感图像分割方法
总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感图像快速准确地检测地物信息是当前的研究热点。针对遥感图像地表物的传统人工目视解译分割方法效率低下和现有基于深度学习的遥感图像分割算法在复杂场景下准确率不高、背景噪声多的问题,提出一种基于改进的U-net架构与全连接条件随机场的图像分割算法。首先,融合VGG16和U-net… …
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2019,39(10):2905-2914
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基于卷积神经网络的工控网络异常流量检测
总被引:1,自引:0,他引:1
针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心,主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先,将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相… …
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巡检机器人中指针式仪表示数的自动识别方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对巡检机器人室外自主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马函数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二维伽马函数自动地调整图像反光区域或过暗区域的亮度;然后… …
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基于机器学习的异构多核处理器系统在线映射方法
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异构多核处理器(HMPs)平台已成为现代嵌入式系统的主流解决方案,其中在线映射或调度对充分发挥其高性能和低功耗的优势起着至关重要的作用。针对HMPs的应用任务动态映射问题,提出了一种基于机器学习预测模型的在线映射调度解决方案。一方面,构建了一个可以快速高效地预测和评估不同映射方案… …
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基于Greenplum数据库的查询优化
总被引:1,自引:0,他引:1
针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题,以Greenplum分布式数据库为研究对象,从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先,该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价;然后,采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序,即最优… …
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基于动态数据压缩的能量采集无线传感网络数据收集优化
总被引:1,自引:0,他引:1
针对能量采集无线传感网络(WSN)中的数据收集优化问题,考虑传感器节点能量采集的时空变化特性,提出一种基于节点动态采样速率和数据压缩的策略,以实现网络中采样数据总量的最大化。首先,提出一种根据节点的邻居信息决定其最优压缩策略的本地压缩算法,基于节点在数据汇聚树中的拓扑位置考虑其数… …
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基于双通道卷积神经网络的航班延误预测模型
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针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题,提出一种基于双通道卷积神经网络(DCNN)的航班延误预测模型。首先,该模型将航班数据和气象数据进行融合,应用DCNN进行自动特征提取,采用批归一化(BN)和Padding策略优化,提升到港延误等级的分类预测性能;… …
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基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法
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针对车联网环境下若干典型车辆轨迹规划方法存在车速与轨迹波动性较大的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法。该方法以短程通信(DSRC)的车联网应用场景为设计平台,以车辆的最优行车速度为核心计算基础,分析得到了车辆的最佳轨迹。首先,对人工鱼群算法在车联网应用场景的优势… …
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基于深度模型迁移的细粒度图像分类方法
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针对细粒度图像分类方法中存在模型复杂度较高、难以利用较深模型等问题,提出深度模型迁移(DMT)分类方法。首先,在粗粒度图像数据集上进行深度模型预训练;然后,使用细粒度图像数据集对预训练模型logits层进行不确切监督学习,使其特征分布向新数据集特征分布方向迁移;最后,将迁移模型导… …
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基于迁移学习的水产动物图像识别方法
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针对传统水产动物图像识别方法步骤复杂、准确率差、泛化性差,而深度卷积神经网络(DCNN)模型开发难度大等问题,提出一种基于参数迁移策略采用微调方式再训练源模型的方法。首先,对图像进行数据增强等预处理;然后,在修改源模型全连接分类层的基础上,进一步将高层卷积模块的权重设置为可训练以… …
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基于科优先策略的植物图像识别
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基于船舶自动识别系统信息和Hough变换的海上船舶航道提取
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对远海大面积海域进行航道提取,由于缺少连续的船舶航行数据,传统轨迹聚类算法不再适用。针对该问题,提出了一种利用Hough变换提取船舶航道的方法。基于船舶自动识别系统(AIS)数据,对监视海域划分网格,分析海上船舶密度分布;针对网格大小影响密度分布分辨力问题,采用中值滤波和形态学滤… …
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基于长短时记忆网络的人体姿态检测方法
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