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距离加权判别(DWD)是一种已被广泛应用的矩阵数据分类模型,当数据中存在严重的噪声污染时,该模型的性能会明显下降.鲁棒主成分分析(RPCA)因具备分离数据矩阵低秩结构和稀疏部分的特性已成为解决该问题的有效手段之一.因此,提出一种矩阵数据鲁棒距离加权判别(RDWD-2D)模型.特别… … 相似文献
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针对一类带有非重复不确定参数的线性离散系统跟踪批次变化的参考轨迹问题,提出一种双环控制结构的鲁棒间接型迭代学习控制(ILC)算法.通过在内环部分设计比例-积分(PI)型反馈控制器保证闭环系统沿时间轴方向的稳定性,实现前几批次对参考轨迹的快速跟踪.在外环部分,通过高阶内模(HOIM… … 相似文献
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深度神经网络可通过训练从大脑图像中预测年龄,作为识别衰老相关疾病的生物标志物.传统的脑龄预测方法往往依赖于单一模态的图像数据,而多模态数据可提供更全面的信息,提高预测精度.然而,现有的多模态融合方法往往不能充分利用不同模态之间的相关性和互补性.为了克服上述问题,文中提出基于多模态… … 相似文献
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针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法,该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合.首先,为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略,提出过渡阶段策略,并通过比较三种曲线实验重构数学优化加速函数.其次,… … 相似文献
张伟;李世港;齐明楚;周徐虎;宋燕 《小型微型计算机系统》2024,(7):1568-1576
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目的 在神经辐射场虚拟视点画面合成过程中,因视图数量过少或视图颜色不一致产生离群稀疏深度值问题,提出利用深度估计网络的密集深度值监督神经辐射场虚拟视点画面合成的方法来解决此问题。方法 首先输入视图进行运动恢复结构获取稀疏深度值,其次将 RGB 视图输入 New CRFs（neural window fully-connected CRFsfor monocular depth estimation）深度估计网络得到预估深度值,计算预估深度值和稀疏深度值之间的标准差。最后,利用预估深度值和计算得到的标准差,对神经辐射场的训练进行监督。结果 实验在 NeRF Real 数据集上与其他算法进行了实验对比。在少量视图合成实验中,本文方法在图像质量和效果优于仅使用 RGB 监督的 NeRF（neuralradiance fields）方法和使用稀疏深度信息监督的方法,峰值信噪比较 NeRF 方法提高 24%,较使用稀疏深度信息监督的方法提高 19. 8%;结构相似度比 NeRF 方法提高 36%,比使用稀疏深度信息监督的方法提高 16. 6%。同时为了验证算法的数据效率,进行了相同的迭代次数达到的峰值信噪比的比较,相较于 NeRF 方法,数据效率也有明显提高。结论 实验结果表明,本文所提出的利用深度估计网络密集深度值监督神经辐射场虚拟视点画面合成的方法,解决了视图数量过少或者视图颜色不一致产生离群稀疏深度值问题。… … 相似文献
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目的 化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常具有网络结构复杂度高、上下文信息易丢失和识别率低的问题。为此,提出一种结合注意力机制和编码器—解码器架构的化学结构识别方法。方法 首先,使用改进的 ResNet50（residual network）作为特征提取器抓取表征信息;其次,使用 BLSTM（bi-directional long-short term memory）作为行编码器为 ResNet50提取的表征信息加强空间信息;最后,使用去填充模块和基于覆盖注意力机制的 LSTM（long short-term memory）网络作为模型解码器,对化学结构图像进行解码,将编码结果解码为 SMILES（simplified molecular input line entry system）序列。结果 在 Indigo、ChemDraw、CLEF（Conference and Labs of the Evaluation Forum）、JPO（Japanese Patent Office）、UOB（University of Birmingham）、USPTO（United States Patent and Trademark Office）、Staker、ACS（American ChemistrySociety）、CASIA-CSDB（Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences—Chemical Structure Database）和 MiniCASIA-CSDB 数据集上,所提方法识别准确率分别为 71. 1%、70. 21%、45. 8%、30. 3%、53. 02%、58. 21%、43. 39%、46. 3%、84. 42% 和 85. 78%,高于 SwimOCSR、Image2Mol 和 ChemPix 模型得分。结论 与其他模型相比,本文方法通过少量训练集能够获得较高的识别准确率。… … 相似文献
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以往机器阅读理解模型中存在文本特征提取单一, 文本和问题的交互信息不全面等问题, 导致模型不能充分对文本进行理解, 本文提出了一种多层次信息融合的机器阅读理解模型. 通过在不同位置使用不同方法, 对文本信息进行多种层次的获取. 使用膨胀卷积网络捕捉文本的全局信息, 采用双向注意力机制和自注意力机制融合文本和问题之间的交互信息, 通过指针网络预测答案及其对应的支撑句. 该模型在CAIL2019和CAIL2020阅读理解数据集上训练的联合F1值分别达到50.09%和58.44%, 相比于其他基线模型取得了明显的性能提升.… … 相似文献
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