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带有常数尺度因子的分形插值,是描述具有明显自相似事物的一个有效工具,然而,它却难以精确地刻画自相似较弱的不规则数据.为此,提出一种具有函数尺度因子的有理样条分形插值方法.首先,在迭代函数系统中引入函数尺度因子,构造了一种仅仅基于函数值的带有形状参数的有理分形插值曲线;然后讨论了分形曲线的分析性质,包括分形曲线在尺度因子满足适当条件下的光滑性、分形曲线对插值数据扰动的稳定性以及分形插值函数的收敛性;最后,研究了分形曲线的计盒维数,给出了计盒维数的上下界.数值算例验证了该分形曲线造型的可控性和对噪声的鲁棒性;对海岸线数据插值时,该方法相比B样条、Bézier曲线和三次样条能更好地还原海岸线的粗糙程度;处理股票时序数据时,相比ARIMA和SVM方法,在RMSE等多项指标下更优. 相似文献
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传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设计的缺陷.具体而言,设计了一个人工智能体模型,由策略网络和价值网络2部分组成,用以指导浮动图像朝着参考图像的方向正确移动,进而实现图像配准.提出使用异步表演者-评论家方法进行模型训练,以避免经验回放操作,降低模型训练对存储容量的要求并加快模型的收敛;同时提出一种奖赏函数,能够给予每个时间步上图像配准动作估计更为准确的奖励.此外,在测试阶段,使用了蒙特卡罗前向推理策略,进一步提高配准参数的准确性.在MR和CT的临床医学图像配准数据集上进行实验,与传统基于尺度不变性配准算法、基于深度学习配准算法等进行对照分析,实验结果表明,所提出的方法目标配准误差可以减少30%左右,同时能够更好地处理具有大幅度形变的配准问题. 相似文献
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近年来,卷积神经网络在实验室控制环境下的人脸表情识别任务中取得了很大进步,但是在自然场景中人脸表情识别方面仍然存在一些挑战.针对自然场景中人脸表情数据分布不平衡,以及由姿势、光照和性别等因素引起的类内差异大的问题,提出类别均衡与局部中值(class-balancedandlocalmedian,CALM)损失函数.CALM损失函数包含类别均衡Softmax损失函数和局部中值损失函数2个部分.其中,类别均衡Softmax损失函数将数据量较少且容易错分的害怕和厌恶2种表情标记为难样本,将其余5种表情标记为易样本;在网络训练过程中对难样本自适应地增大权重,以提高难样本的识别准确率,进而提高表情识别的平均准确率.此外,在每个类别中会有一些离类别内大多数样本较远的样本,它们的存在会导致用均值方法计算出的类别中心偏离类内大多数样本.在局部中值损失函数中,采用与每个样本属于同类别的若干近邻的中值作为类别中心,在一定程度上减弱离群样本对类别中心选择的影响.在RAF(real-worldaffectivefaces)数据集上进行实验,与局部子类方法相比,该方法的平均识别准确率提升了1.32%,证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于无源RFID原理,提出了一种安全可靠、结构简单、价格低廉的新型裂缝标签传感器。该标签由两个嵌套的环形缝隙天线、二倍压整流电路、二次谐波带阻滤波器和发光报警电路组成,工作频率为f0=2.45GHz?并使用0.254mm厚超薄型高频覆铜板加工制作完成,当裂缝出现时,带阻滤波器与传感器标签断开连接,标签中的二次谐波信号通过缝隙天线发送到 接收端实现远距离报警,同时标签中的直流信号给发光报警电路供电实现近距离的位置报警。实验结果表明,当有效发射功率为35dBm时,传感器标签的预警距离可达7m以上,发光定位的正常工作距离超过0.8m。 相似文献
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基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响,为了解决这个问题,将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合,提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计,因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性,从AoA估计误差的均值角度,证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究,最后通过实验和仿真验证理论分析的结果,可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。 相似文献
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为了准确监测土壤呼吸,针对土壤呼吸传感器最优布点的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索算法。算法的具体思路为:首先通过CFD(计算流体力学)仿真与涡度相关法得到土壤呼吸稳态时气室内不同高度的碳通量数据。然后对数据赋予一定的权值得到不同高度的融合数据,最后采用贝叶斯估计理论求解相应高度的概率密度,从而确定传感器最优高度点。结果表明:直径为0.25m,高度为0.3m的气室传感器最优高度点为中轴线上0.0836m处,且该点数据的均方根误差RMSE为1.426μmol·m-2·s-1 。平均偏差Bias为1.224μmol·m-2·s-1,并与贝叶斯联合密度的计算结果验证分析,证明此算法有很高的可行性与准确性,为土壤呼吸传感器的最优高度点选取提供了方向与建议。 相似文献
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为了解决人工测量夹芯阀外径效率低、精度低的问题,本文设计了一套高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统。该视觉检测系统能够处理带有毛刺干扰的夹芯阀图像,从而以实现夹芯阀凸台外径的高精度测量。首先,针对上料装置的定位偏差,提出一种基于连通域分析的夹芯阀轮廓动态跟踪方法,能够快速动态跟踪夹芯阀轮廓ROI,针对夹芯阀的复杂外形,提出一种鲁棒的去除毛刺干扰的算法,能够剔除掉偏差较大的坏点。再对正常轮廓点使用最小二乘算子实现外径测量。试验结果表明,该测量系统能够准确地测量出 ?16mm、?33.5mm、?38mm三种规格的夹芯阀的外径值,重复精度分别能够达到0.003mm、0.005mm和0.006mm,完全满足夹芯阀的检测要求,在实际工业应用中具有良好的可行性。 相似文献