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1.
针对现有压缩感知核磁共振成像(CSMRI)算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波(BM3D)去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。  相似文献   
2.
文章对卷积神经网络模型LeNet-5中的激活函数、下采样方式等进行改进,对训练参数进行调整,使改进后的模型手写数字识别准确率达到99.2%.使用PyTorch搭建模型,用MNIST数据集对模型进行训练,其后在自制数据集上进行测试,从识别准确率和训练速度等方面验证了模型的可靠性.借助TensorBoard监督整个网络模型的训练过程,指导对模型参数的优化调整.最后,将改进的网络模型服务于该校人工智能课程答卷分数的识别中,使手写分数得到准确识别.  相似文献   
3.
4.
医学图像的清晰与否直接影响临床诊断。由于成像设备与环境因素的限制,往往不能直接获得高分辨率的图像,且大多数智能终端的硬件并不适合运行大规模深度神经网络模型,因此提出一种拥有较少的层和参数的轻量密集神经网络模型。首先,网络中使用密集块和跳层结构进行全局和局部图像特征学习,并将更多特征信息传入激活函数,从而使网络中浅层低级的图像特征更容易传播到高层,由此提高医学图像超分辨率重建的质量;然后,采用分阶段方法训练网络,并以双任务损失加强网络学习中的监督指导,从而解决高倍图像超分辨率重建导致的网络训练难度增加的问题。实验结果表明,与最近邻(NN)插值、双线性插值、双立方插值、基于卷积神经网络(CNN)的算法以及基于残差神经网络的算法相比,所提模型能更好地重建出医学图像的纹理细节,获得更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM),在训练速度和硬件消耗方面均取得了良好的效果,具有较高的实用价值。  相似文献   
5.
利用自组织神经网络自组织自学习的学习能力的特点,在分析影响岩性识别因子的基础上,建立了基于MATLAB的自组织竞争网络模型.通过比较基本竞争型网络和自组织特征映射网络两种网络结构实现岩性分类.实验结果表明,利用自组织竞争网络模型对测井资料岩性识别是可行的,正确率高,为岩性识别的研究提供了新方法.  相似文献   
6.
史月美  宗春梅 《福建电脑》2009,(12):198-199
研究性教学是一种以研究为基础的教学。本文分析了当前数字逻辑课程的教学现状,阐述了如何将研究性教学理念应用于数字逻辑课程中的理论、实验等关键环节,从而激发学生的学习兴趣。提高学生的研究和创新能力。  相似文献   
7.
传统的基于协同过滤的推荐方法可以挖掘出评分中隐含的特征, 但推荐过程时间长, 且评分矩阵具有稀疏性, 导致样本真实值与预测值间误差较大. 神经网络通过批量训练可以较快计算出对象特征, 卷积神经网络的局部感知与参数共享性使参数个数明显缩减, 利用普通神经网络及卷积神经网络共同实现推荐可使计算时间缩短; 通过调整神经网络的参数, 为卷积神经网络设计合理的特征向量和卷积核大小, 可以提升推荐速度和推荐准确性. 实验表明, 使用神经网络结合卷积神经网络进行推荐的方法能使推荐的绝对误差均值下降至0.67以下, 大幅提升推荐的准确性及有效性.  相似文献   
8.
关于网络教育发展前景的探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
宗春梅 《福建电脑》2006,(3):185-186
现代信息技术的发展使现有的教育模式及方法产生了社会性的变革,网络教育在不断升温。本文在简述何为网络教育之后,对现有的网络教育进行了评论,剖析了其中存在的问题,对于网络教育的发展前景提出了自己的看法,指出网络教育是信息社会发展的必然趋势。  相似文献   
9.
随着计算机应用的极大普及,在大学中,现有的教学内容及形式显得有所欠缺,如何才能更好地满足学生汲取计算机知识的需求是我们所面临的问题。它针对现有计算机公共课教学中所存在的一些问题进行讨论,并对教学过程的改革提出自己的看法。  相似文献   
10.
针对现有压缩感知核磁共振成像(CSMRI)算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波(BM3D)去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。  相似文献   
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