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1.
主动数据库的模型及实现途径   总被引:7,自引:0,他引:7  
毕利 《计算机工程》2000,26(9):102-103,160
介绍了主动数据库系统的模型,ECA规则和事件模型及实现途径,并讨论了在关系模式下主动数据库系统的基本框架和事件机制的优化策略。  相似文献
2.
对马尔可夫随机场特征级图像融合的改进   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出了一种基于MAP的Markov随机场的图像融合方法。将感兴趣区特征的均值与方差作为马尔可夫随机场的概率参数,选取合适的模型,根据优化算法快速求得MAP解,完成图像初始标记过程,根据最大后验概率模型,对图像进行特征层融合。通过两组遥感图像的实验,证明MAP-MRF模型在遥感图像特征层融合中,具有较目前常用方法更好的效果。  相似文献
3.
对于具有未建模动态ηn的系统(1)和(2),考察了模型参考自适应控制问题。利用有界的外部激励和随机变向截尾技术,我们给出了一种类似于(1)的模糊参考自适应控制器的设计。对于这种控制器,我们证明了闭环系统是全局稳定的,建模部分的参数估计是0(ε),且这种模型参考自适应控制器在lim supn→∞1/n∑^n i=0(Am(z)yi 1-Bm(z)zi^*-Cm(z)wi 1)^2≤0(ε^2) γ^2b1^2意义下是次优的,而其他文献中利用的严正实条件减弱为稳定性条件。  相似文献
4.
图像超分辨重建是从一系列降质的低分辨率图像中获取高分辨率的图像。在最大后验概率算法基础上提出了一种基于马尔可夫随机场的超分辨率重建算法,并通过迭代条件模型实现超分辨率图像重建。实验结果表明,与传统的超分辨率重建算法相比,该算法是一种快速的计算最大后验概率的方法,采用Potts-Strauss模型作为图像的先验概率密度函数,经过五、六次的迭代就能达到理想的迭代效果,解决了最大后验概率算法计算量大的缺点,是一种高效的超分辨率重建算法,具有一定的实用价值。  相似文献
5.
运用计算机技术解决林业问题成为数字农业的一个热点研究领域.融合了粗糙集和神经网络的各自优势,利用粗糙集可以减少信息表达的属性数量,使用神经网络方法系统具有较强的容错及抗干扰能力,为处理不确定、不完整信息提供了一条解决方法,因此,将粗糙集约简技术和神经网络方法结合进行应用,建立了RoughSet-NN模型,并将该模型对给定立地条件的杨树生长状况进行预测.实验表明,该方法收敛,预测准确度高.  相似文献
6.
产生式对抗网络(geneartive adverarial networks,GAN)可以生成逼真的图像,因此最近被广泛研究.值得注意的是,概率图生成对抗网络(Graphical-GAN)将贝叶斯网络引入产生式对抗网络框架,以无监督的方式学习到数据的隐藏结构.本文提出了条件概率图生成对抗网络(conditional Graphical-GAN),它可以在弱监督环境下,利用粗粒度监督信息来学习到更精细复杂的结构.条件概率图生成对抗网络的推理和学习遵循与Graphical-GAN类似的方法.我们提出了条件概率图生成对抗网络的两个实例.条件高斯混合模型(conditional Gaussian mixture GAN,cGMGAN)可以在给出粗粒度标签的情况下从混合数据中学习细粒度聚类.条件状态空间模型(conditional State Space GAN,cSSGAN)可以在给定对象标签的情况下学习具有多个对象的视频的动态过程.  相似文献
7.
生成式对抗网络GAN功能强大,但是具有收敛速度慢、训练不稳定、生成样本多样性不足等缺点。该文结合条件深度卷积对抗网络CDCGAN和带有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络WGAN-GP的优点,提出了一个混合模型-条件梯度Wasserstein生成对抗网络CDCWGAN-GP,用带有梯度惩罚的Wasserstein距离训练对抗网络保证了训练稳定性且收敛速度更快,同时加入条件c来指导数据生成。另外为了增强判别器提取特征的能力,该文设计了全局判别器和局部判别器一起打分,最后提取判别器进行图像识别。实验结果证明,该方法有效的提高了图像识别的准确率。  相似文献
8.
杨训 《计算机仿真》2007,24(1):32-34
某型涡喷发动机试车需要根据试车测试数据利用标准性能曲线板绘制性能曲线,以确定发动机性能是否合格,这种方法往往具有较大的作图和读数误差.为此利用平面图形二维几何变换的模型,通过对标准性能曲线的平移和旋转来搜索满足条件的性能曲线,并自动计算出发动机的性能.采用枚举搜索法具有方法简单、编程容易的优点,但计算量非常大、搜索效率非常低.为此设计了一种枚举-二分混合搜索的算法,采用在Y方向上枚举、X方向直接平移,旋转过程采用二分搜索的方法,极大地提高了搜索效率,实现了性能曲线的计算.  相似文献
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