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\"CCF科普阅读推荐图书\"征集活动以普及计算机知识、弘扬科学精神为核心,旨在拓宽公众视野、推动计算机知识普及,满足人民群众日益增长的知识需求,提升全社会科学文化素养.诚邀各位科普作者和图书组织编写单位对符合要求的图书作品进行申报.图书精品推荐结果将于2024年10月下旬CNC… … 相似文献
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针对传统高维不平衡数据集的分类算法存在偏向多数类、忽视少数类等问题,本文提出一种基于密度聚类和重要性度量的特征选择算法(DBIM).首先通过随机降采样的方法构造出多个平衡子集,使用DBSCAN密度聚类方法作为基分类器生成初始特征子空间.然后按照重要度对特征进行排序选择出较强分类的… … 相似文献
王振飞;袁佩瑶;曹中亚;张利莹 《小型微型计算机系统》2024,45(8):1839-1846
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针对现有的传染病预测模型未充分考虑时间序列的复杂度且预测性能不稳定等问题,提出一种基于传染病动力学模型SEIR与长短时记忆网络(LSTM)的传染病组合预测模型.首先,通过计算Pearson相关系数分析气候因素与传染病新增人数之间的相关性;其次,通过FE(Fuzzy Entropy… … 相似文献
杨桂松;高炳涛;何杏宇;瞿国庆 《小型微型计算机系统》2024,45(8):1887-1894
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网络不断学习新的知识时会遭受灾难性遗忘,增量学习方法可通过存储少量旧数据重放以实现增量学习的可塑性与稳定性的平衡.然而,存储旧任务的数据会有内存限制及隐私泄露的问题.针对该问题,文中提出基于特征空间增强重放和偏差校正的类增量学习方法,用于缓解灾难性遗忘.首先,每类存储一个中间层特… … 相似文献
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目的 高光谱图像分类可实现对地物目标的逐像素识别,是对地观测中的关键技术。由于采集环境变迁与成像设备差异等因素的影响,不同高光谱图像特征分布偏移,影响现有模型的跨数据集分类精度。针对此,提出了一种融合特征优化的无监督跨数据集高光谱图像分类方法。方法 提出了基于奇异值抑制的特征均衡策略实现数据内独立优化,通过限制奇异值正则项兼顾特征的可迁移性与可鉴别性;提出了基于隐式增广的特征匹配策略实现数据间特征协同优化,引导源域特征逼近目标域提高模型的泛化性;设计了基于隐式鉴别器的对抗学习框架实现数据间特征类别级优化,提高了预测多样性,实现跨数据集分类。结果 实验在Pavia数据集组和HyRANK数据集组上进行,与多种最新的跨数据高光谱图像分类方法进行了对比,在Pavia数据集组中,相比于性能第2的模型,总体精度、平均精度和к系数分别提高了1.75%、3.55%和2.17%;在HyRANK数据集组中,相比于性能第2的模型,总体精度、平均精度和к系数分别提高了6.58%、13.10%和7.96%。同时进行了消融实验,研究了各个模块对高光谱图像分类效果的影响。实验结果表明,每一模块在提高高光谱图像分类效果方面都是有效的。结论 本文提出的融合特征优化的跨数据集高光谱图像分类方法可以在无监督的条件下显著提高跨数据集高光谱图像分类精度,提高分类预测的多样性,得到更好的分类效果。… … 相似文献
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目的 在行人重识别任务中,行人外观特征会因为遮挡发生变化,从而降低行人特征的辨别性,仅基于可视部分的传统方法仍会识别错误。针对此问题,提出了一种融合姿态引导和多尺度特征的遮挡行人重识别方法。方法 首先,构建了一种特征修复模块,根据遮挡部位邻近信息恢复特征空间中被遮挡区域的语义信息,实现缺失部位特征的修补。然后,为了从修复的图像中提取有效的姿态信息,设计了一种姿态引导模块,通过姿态估计引导特征提取,实现更加精准的行人匹配。最后,搭建了特征增强模块,并融合显著性区域检测方法增强有效的身体部位特征,同时消除背景信息造成的干扰。结果 在3个公开的数据集上进行了对比实验和消融实验,在Market1501、DukeMTMC-reID（Duke multi-tracking multi-camera re-identification）和Occluded-DukeMTMC（occluded Duke multi-tracking multi-camera re-identification）数据集上的平均精度均值（mean average precision, mAP）和首次命中率（rank-1 accuracy, Rank-1）分别为88.8%和95.5%、79.2%和89.3%、51.7%和60.3%。对比实验结果表明提出的融合算法提高了行人匹配的准确率,具有较好的竞争优势。结论 本文所提的姿态引导和多尺度融合方法,修复了因遮挡而缺失的部位特征,结合姿态信息融合了不同粒度的图像特征,提高了模型的识别准确率,能有效缓解遮挡导致的误识别现象,验证了方法的有效性。… … 相似文献
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目的 彩色图像的灰度化是计算机视觉领域的研究热点。针对传统彩色图像灰度化方法得到的灰度图像存在对比度保持不足、细节模糊及层次感欠缺等问题,本文结合t分布随机邻域嵌入（t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE）提出了一种更加简单、高效的彩色图像灰度化新方法。方法 首先,将t-SNE降维思想引入到彩色图像的灰度化过程中,设计了一种基于t-SNE最大化的彩色图像灰度化新模型,通过最大化能量函数使原始彩色图像中对比度较小的区域在灰度化后其对比度能够适当地变大或保持,让灰度图像更好地保持原始彩色图像的对比度特征和层次感。其次,在新模型中设计了一种自适应的对比度保持策略,根据颜色对比度信息来自适应地调节原始彩色图像不同区域的灰度化力度,更好地保留原始彩色图像的细节和对比度信息。最后,采用了一种高效的离散搜索方法以快速求解所提新模型。结果 基于Cadik、CSDD（complex scene decolorization dataset）和Color250数据集的大量实验结果表明,与传统方法相比,本文方法得到的灰度图像具有更好的表现,在颜色对比度保持率（color contrast preserving ratio, CCPR）指标上,本文方法在上述3个数据集上的平均CCPR值最高,分别为0.874、0.862和0.864。另外,在相同硬件上测试不同灰度化方法的运行效率时,本文方法的运行时间最短。结论 相较于传统灰度化方法,本文方法不仅能够更好地保持原始彩色图像的对比度、细节特征和层次感,而且在主观评价和客观评价方面均有更好的表现。… … 相似文献
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