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1.
《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
2.
长波红外高光谱成像系统由于光谱细分导致探测器所接收的目标信号的能量较一般成像系统弱,因此系统噪声对成像效果影响较大。针对这一现象,本文在分析系统噪声成分的基础上,提出采用ADC多次采样平均的方法来降低其噪声,并从理论上推导了该方法的有效性。然后搭建了实验系统,分析计算不同积分时间下,利用多次采样平均技术得到的信号和噪声大小,并计算系统的信噪比和NETD。结果表明,多次(m次)采样平均对系统的信号值几乎无影响,但可以将系统噪声降低至原来的m~(-1/2)倍。因此,该方法可将系统的信噪比提高至原来的m~(1/2)倍,并能有效降低系统的NETD,提高系统灵敏度。该方法为改善长波红外高光谱成像系统成像效果提供了一种方案。 相似文献
3.
在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
4.
针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题,研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法,可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织,建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存,对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术,对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析,结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点,同时可视化交互更加流畅,适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。 相似文献
5.
6.
7.
8.
针对SIFT描述子实时性差和传统二进制描述子对尺度、旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过优化采样模式和添加灰度差分不变量比较测试进行改进,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。首先,设计了一种尺度关联、编号标记的采样模式;然后,旋转采样模式中各采样点到特定位置,确保描述子尺度、旋转不变性;接着,分析了采样点点对模式对描述子的影响,选择使用机器学习训练后的128对采样点对;最后,选择灰度值比较测试及梯度绝对值和比较测试构建二进制描述子。实验中采用DoG检测图像关键点,结果表明:本文提出的描述子在描述子构建和描述子匹配上比SIFT描述子分别快84%和67%;在有视角变化的图像匹配上,准确率比传统的二进制描述子高3%~5%,召回率平均要高30%以上。本文提出的特征点描述方法适用于时间要求高的图像匹配领域。 相似文献
9.
《中国计量学院学报》2020,(2):272-278
目的:提高数字射频存储器(DRFM)干扰机的瞬时带宽、处理能力和灵活性等性能。方法:结合DRFM原理与信道化接收技术,提出了高性能宽带DRFM干扰机信号处理模块的设计方案,并据此采用先进的信号处理器件和高性能ADC、DAC设计硬件平台,完成相应的软件设计。结果:对硬件平台的性能参数进行测试,实验表明其瞬时带宽可达4 GHz,信号最大存储深度约为200 ms,最小转发延迟约为600 ns。结论:该原型机可实现对新体制雷达的有效干扰。 相似文献