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8581.
面向港口停留区域识别的船舶停留轨迹提取方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对港口停留区域识别时船舶轨迹大数据的精度低、稀疏、漂移等问题,提出了一种多约束条件下的船舶停留轨迹提取(MPTSSE)方法。首先,结合船舶轨迹数据特点,给出了用于停留区域识别与提取的停留段概念的定义;其次,建立了基于速度、时间差、停留时长、距离等多约束的轨迹停留段提取模型和并行… …
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基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
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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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基于Elman神经网络的GNSS/INS全域高精度定位方法
总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前智能网联汽车定位与导航系统无法接收全球导航卫星系统(GNSS)信号引起定位失效的问题,提出一种基于Elman神经网络的GNSS结合惯性导航系统(INS)的全域高精度定位方法。首先,采用神经网络方法,建立了基于Elman网络的GNSS/INS高精度定位训练模型和GNSS失效… …
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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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基于机器学习的异构多核处理器系统在线映射方法
总被引:1,自引:0,他引:1
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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一种改进的DNN算法在雷达信号分选中的应用
总被引:1,自引:0,他引:1
针对深度神经网络能自动学习数据深层特征的优点进行了研究,提出一种基于深度信念网络的信号分选方法,来解决传统雷达信号分选中人工提取特征的耗时、特征冗余等问题。通过堆叠多层的深度模型对原算法进行改进,克服单一模型学习力的不足,对不同信号的本质特征进行深入学习,融合各个深度模型的后验概… …
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神经网络模型压缩方法综述
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深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中,并取得了巨大成功。然而,由于存储空间和功耗的限制,神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法,受到了越来越多研究者的关注。首先针对卷积神经网络模型进行了研究,分析了模型… …
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动态学习混沌映射的粒子群算法
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传统粒子群优化算法(PSO)对社会认知部分与自我认知部分都采用恒定学习常数,一定程度上限制种群全局协调能力。在算法收敛后期种群多样性丧失而导致全部个体收敛于搜索空间中的某一点,这易诱发早熟现象。针对这种缺陷提出一种动态学习混沌映射的粒子群优化算法(VLCMPSO)。在算法初期迭代… …
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巡检机器人中指针式仪表示数的自动识别方法
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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BiGRU-attention神经网络的文本情感分类模型
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针对双向长短时记忆神经(BiLSTM)模型训练时间长、不能充分学习文本上下文信息的问题,提出一种基于BiGRU-attention的文本情感分类模型。首先,利用双向门控循环(BiGRU)神经网络层对文本深层次的信息进行特征提取;其次,利用注意力机制(attention)层对提取的… …
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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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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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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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