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传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。 相似文献
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针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。 相似文献
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陈超 《计算机工程与应用》2019,55(12):124-131
鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Likelihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。 相似文献
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无线传感器网络用于支架压力监测已受到越来越多的重视,对此提出采用支架压力数据的自适应拟合方法来有效地压缩传输数据,以提高节点的生存期。按压力数据变化的奇异性,设计了自适应分段线性拟合,传输中只传输拟合系数,而不是传输数据本身,既降低了传输的数据量,又保留了重要的数据信息,还有效地提高了传感器节点的寿命。 相似文献
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结合数字化进程的推进,在建筑和工业等领域,如何借助数字化技术实现智能配电,降低能源消耗,实现资产全生命周期管理,改善电能质量,进行预测性维护,逐渐成为企业和用户最关心的问题之一。基于MindSphere云平台的边缘控制系统,结合现场层面的智能通信设备,将现场读取的数据实时记录到本地或云端服务器中。通过标准或定制的数字化服务及应用,实现配电领域的数字化解决方案,让数字化配电真正为企业创造价值,提升效益。 相似文献
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随着生态环境意识的加强和环保治理力度的提升,平板玻璃窑炉烟气氮氧化物治理已经全面落实。而由于平板显示基板玻璃窑炉烟气性质的独特性,其脱硝技术路线的选择也取决于不同地区氮氧化物排放浓度的限值差异。详细介绍了选择性催化还原法(SCR)、选择性非催化还原法(SNCR)和逆向流选择性催化还原法(CSCR)三种脱硝技术并对比了三者之间在脱硝效率、反应温度、初始投资、全生命周期成本的差异。同时,对未来的发展应用进行了展望。 相似文献