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1.
2.
Jiři Gregor 《Mathematics of Control, Signals, and Systems (MCSS)》1991,4(2):205-215
A significant part of the theory of one-dimensional linear shift-invariant systems is based on the concept of weighting function
(or impulse response): the output is the convolution of the weighting function with the input. This paper introduces the concept
of linear translation-invariant systems and uses this notion in studying impulse response, z-transforms, and transfer functions
for multidimensional systems. 相似文献
3.
Nonlinear dynamical method of projecting the transmission of an epidemic is accurate if the input parameters and initial value
variables are reliable. Here, such a model is proposed for predicting an epidemic. A method to supplement two variables and
two parameters for this proposed model is demonstrated through a robust statistical approach. The method described here worked
well in case of three continuous distributions. Model predictions could be lower estimates due to under-reporting of disease
cases. Anad hoc procedure with a technical note is provided in the appendix
An earlier version of this paper was presented at the annual conference of the Indian Society for Mathematical Modelling &
Computer Simulation, Bangalore, November 14–15, 2002 相似文献
4.
Shanshan Zheng Wen Liu Rui Shan Jingyi Zhao Guoqian Jiang Zhi Zhang 《哈尔滨工业大学学报(英文版)》2021,28(4):25-32
基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类
郑姗姗1,刘文1,单锐1,赵静一2,江国乾3,张智4
(1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094)
创新点说明:
1)将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。
2)构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。
研究目的:
针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。
研究方法:
在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。
研究结果:
多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。
结论:
1)在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。
2)多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。
关键词:多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接
相似文献5.
为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。 相似文献
6.
Larisa Anghel Radu Sascu Ioana Mdlina Zota Cristian Sttescu 《International journal of molecular sciences》2021,22(11)
Non-ischemic dilated cardiomyopathy encompasses a wide spectrum of myocardial disorders, characterized by left ventricular dilatation with systolic impairment and increased risk of sudden cardiac death. In spite of all the therapeutic progress that has been made in recent years, dilated cardiomyopathy continues to be an important cause of cardiac transplant, being associated with an enormous cost burden for health care systems worldwide. Predicting the prognosis of patients with dilated cardiomyopathy is essential to individualize treatment. Late gadolinium enhancement-cardiac magnetic resonance imaging, microvolt T-wave alternans, and genetic testing have emerged as powerful tools in predicting sudden cardiac death occurrence and maximizing patient’s selection. Despite all these new diagnostic modalities, additional tests to complement or replace current tools are required for better risk stratification. Therefore, biomarkers are an easy and important tool that can help to detect patients at risk of adverse cardiovascular events. Additionally, identifying potential biomarkers involved in dilated cardiomyopathy can provide us important information regarding the diagnostic, prognostic, risk stratification, and response to treatment for these patients. Many potential biomarkers have been studied in patients with dilated cardiomyopathy, but only a few have been adopted in current practice. Therefore, the aim of our review is to provide the clinicians with an update on the well-known and novel biomarkers that can be useful for risk stratification of patients with non-ischemic dilated cardiomyopathy. 相似文献
7.
针对传动带上严重堆叠、形状尺寸不规则的棒材,提出基于模糊梯度卷积核的在线棒材断面中心识别方法.以标准圆边缘为中心环,结合棒材断面边缘点偏离中心环的程度定义一个模糊梯度卷积核;通过模糊梯度卷积核与实时棒材断面梯度图像的卷积操作,实现棒材断面中心的增强;依次执行候选点选取、局部峰值抑制、距离检测步骤确定中心位置.实验结果表明,该方法能有效抑制棒材中心增强过程中易产生的峰值扩散现象,减少误识别和漏识别;平均计算时间为8.3 ms,满足系统实时性要求. 相似文献
8.
讨论了一类分数阶微分方程组的L^p稳定性,给出了分数阶微分方程组在有限时间情况下L^p稳定的充分条件,其主要是利用了一类特殊卷积的性质. 相似文献
9.
为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。 相似文献
10.
针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好. 相似文献