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在图像检索中,多特征图融合方法大多仅对最近邻域进行融合.当每个特征的近邻图排序结果较差时,融合后的新图难以得到理想的检索效果.为了解决该问题,提出一种新的多特征图融合图像检索方法——分组排序融合(group ranking fusion, GRF),该方法将数据集合中的相似图片划分为图片组,利用相似图片组对近邻图的检索结果进行改进,在保持精度的前提下扩充了融合范围.最后,在3个标准数据集上的实验结果表明:多特征融合方法能够有效地利用多特征图提高图像检索效果. 相似文献
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低浓度氨氮废水的处理一直是近年来的研究热点和难点,各种处理工艺的运行并不稳定,出水氨氮浓度经常超标.本文对pH、碱度和有毒物质苯酚等影响低浓度氨氮废水处理工艺运行的主要因素进行了研究.结果表明低浓度氨氮废水处理的最优pH在9左右,偏碱性的环境更有利于低浓度氨氮废水的处理;Alk/N=38.39(此时pH=8.7)时,低浓度氨氮硝化速率接近最大值,充足的碱度有利于低浓度氨氮的彻底硝化;苯酚对硝化污泥的抑制为非竞争性抑制;达到相同的氨氮出水浓度,苯酚抑制条件下泥龄大于无抑制情况,且抑制程度越高,所需泥龄越长.低浓度氨氮硝化污泥一旦受到苯酚的抑制,很难通过控制泥龄的途径得到解决. 相似文献
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2005年10月18日,日立(中国)有限公司信息通信部宣布,今后在秉承其“中国长期合作伙伴”的宗旨下,日立将联合日立(中国)有限公司,日立(中国)研究开发有限公司,盛立亚(中国)光网络系统有限公司第三家公司, 相似文献
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极端学习机(extreme learning machine, ELM)训练速度快、分类率高,已经广泛应用于人脸识别等实际问题中,并取得了较好的效果.但实际问题中的数据往往维数较高,且经常带有噪声及离群点,降低了ELM算法的分类率.这主要是由于:1)输入样本维数过高;2)激活函数选取不当.以上两点使激活函数的输出值趋于零,最终降低了ELM算法的性能.针对第1个问题,提出一种鲁棒的线性降维方法(RAF-global embedding, RAF-GE)预处理高维数据,再通过ELM算法对数据进行分类;而对第2个问题,深入分析不同激活函数的性质,提出一种鲁棒激活函数(robust activation function, RAF),该激活函数可尽量避免激活函数的输出值趋于零,提升RAF-GE及ELM算法的性能.实验证实人脸识别方法的性能普遍优于使用其他激活函数的对比方法. 相似文献
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大形变微分同胚图像配准快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种研究大形变图像配准算法. 大形变使得图像信息和拓扑结构有较大的改变, 目前该方面的研究仍然是一个难点. 基于严密数学理论的微分同胚Demons算法是图像配准的著名算法, 为解决大形变配准问题提供了重要基础. 基于对微分同胚Demons算法的研究结合流形学习的思想提出一种大形变图像配准的新算法(MRL算法). 新算法通过挖掘图像的局部和全局流形信息改进微分同胚Demons 速度场的更新, 更好地保持图像的拓扑结构. 对比实验结果表明, 本文所提出的算法能够快速高精度地实现大形变图像的配准. 相似文献
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针对局部线性嵌入算法在处理多流形数据时失效问题,提出一种新的基于局部线性嵌入的多流形学习算法.采用cam分布寻找数据点的近邻,避免了近邻选取方向的缺失;同时在获取重建权值矩阵的过程中引入一个正则项约束,从而降低了算法对噪声的敏感度.通过对分布在不同流形上的高维数据实验后发现改进算法具有很好的降维效果.为了进一步验证算法的有效性,将改进后的算法对COIL-20数据库进行图像检索,结果表明该算法不仅有较好的降维效果而且在多类别多形状流形学习中有很好的实用价值. 相似文献
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局部线性嵌入算法以及局部切空间排列算法是目前对降维研究有着重要影响的算法, 但对于稀疏数据及噪声数据, 在使用这些经典算法降维时效果欠佳。一个重要问题就是这些算法在处理局部邻域时存在信息涵盖量不足。对经典算法中全局信息和局部信息的提取机制进行分析后, 提出一种邻域线性竞争的排列方法(neighborhood linear rival alignment algorithm, NLRA)。通过对数据点的近邻作局部结构提取, 有效挖掘稀疏数据内部信息, 使得数据整体降维效果更加稳定。通过手工流形和真实数据集的实验, 验证了算法的有效性和稳定性。 相似文献