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1.
为提高超声相干平面波复合(CPWC)成像质量,本文提出了基于环形统计矢量(CSV)的加权算法。该算法以延时信号相位为环形统计样本,通过样本平均合矢量建立反映相位分布一致性程度的相干因子。进一步地,根据波束形成及相干因子构建数量的不同,提出了全孔径环形统计矢量(tCSV)加权算法。结果表明,相比于CPWC,CSV和tCSV的散射靶点分辨率和囊肿的对比度分别提高了至少23.67%和27.69%,CNR值降低至多39.37%。与相干因子(CF)和符号相干因子(SCF)相比,虽然CSV和tCSV算法在分辨率和对比度上最大分别比之减小约12.83%和88.31%,但抑制背景噪声和保留目标靶点回波幅值的能力较强,且CNR值比之提高了约20%,其成像质量具有更好地鲁棒性。 相似文献
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3.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据. 相似文献
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5.
引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。 相似文献
6.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
7.
Image registration is a challenging problem for computer vision, and accurate and effective image registration is still required in various computer vision applications, e.g., 3-D scanning, autonomous navigation, and augmented reality. However, image registration becomes difficult due to the presence of noise and photometric changes. This paper presents a novel image registration method with unsupervised inverse intensity compensation (ICIR). This methodology uses weighted vectors to compensate for areas affected by radiometric variations. This is a 5-D vector body composed of RGB, brightness, and gradient, that is, each pixel is represented by a 5-D vector in its neighborhood. When performing image registration, the vector angle metric robust to illumination effect is used to calculate cost volumes. Then the selected cost metrics are aggregated based on RGB-Gradient tree structure. Experiments performed on stereo images of the Middlebury datasets and ours demonstrate this methodology in calculation accuracy and time all have good performance. 相似文献
8.
9.
车辆的操纵稳定性是影响车辆行驶安全性的关键因素,操纵稳定性分析通常基于经典线性二自由度车辆动力学模型。该模型忽略了转向系统的影响,直接以前轮转角为输入,无法充分描述车辆的操纵稳定性。以多轴电液助力式转向车辆为研究对象,在二自由度动力学模型的基础上进一步考虑了电液伺服转向系统对车辆操纵稳定性的影响,建立以转向盘转角为输入的多轴电液助力式转向车辆二自由度动力学模型并进行仿真分析。结果表明,电液伺服转向系统模型的加入显著增加了多轴车辆到达稳态转向的时间,且在小转角转向时车辆瞬态质心侧偏角峰值降低,车辆操纵稳定性有所改善。因此,考虑电液伺服转向系统部分的模型可有效提升重型多轴车辆转向性能分析的准确度。 相似文献
10.
针对列车车轮踏面旋转纹理信息无法准确、有效提取的问题,提出一种基于Radon变换和双树复小波变换(DT-CWT)的列车车轮踏面特征提取方法。首先,对车轮踏面图像进行Radon变换;然后,对变换后的图像进行DT-CWT分解,使用分解后的各层低频子带系数和高频子带系数模的均值和标准方差构造特征向量,将其作为区分列车车轮踏面是否发生损伤的依据;最后,由支持向量机(SVM)进行分类决策。使用动车所采集的图像及人为加噪声后的图像进行分类实验,结果表明,本文使用的Radon和DT-CWT算法能有效地进行旋转不变纹理的提取,SVM分类正确率可以达到95%,可为列车车轮踏面状况检测提供更为准确便捷的方法支撑。 相似文献