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在综合考虑多参数的影响和划分样品或变量的种属类别等方面,化学计量学方法具有独特的优势,尤其适合于大量数据集的数据挖掘和区域性的油—油和油—源对比。详细地介绍了国际上常用的2种化学计量学油—油和油—源对比方法——谱系聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA),以及最新引入的研究方法——多维标度(MDS),并且对这些方法的原理和适用范围等做了详细的比对和讨论。在应用化学计量学开展研究区域的地球化学对比时,还需要谨慎对待样品的筛选、对比参数的选择、数据的预处理和高维空间样品间距离的度量等,因为其直接关系到对比结果的可靠程度。 相似文献
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在自动驾驶场景中,能够实现对前方车辆准确和及时的识别是至关重要的.本文对YOLOv4的主干网络进行修改,形成了YOLOv4-Efficient目标检测算法,在保证检测准确率的情况下,提高了检测速度.通过使用一种轻量级算法Efficient?Net代替YOLOv4的主干提取网络CSPDarknet53.改进后的模型参数量... 相似文献
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薄层色谱图谱信号在采集过程中,由于分析仪器的采样、变换等装置中不可避免地存在各种干扰,使得图谱信号的基线呈现上下漂移的现象,影响了原油组分的定量计算、分析和评价的效果。在分析原油薄层色谱图谱信号数据特点的基础上,讨论第二代小波变换的原理,采用D4小波提升算法进行薄层色谱图谱基线漂移的校正。结果表明:该方法成功地实现了光密度曲线与基线的分离,不但大大提高了运算速度,而且有效地抑制了基线漂移现象,并且易于软件实现。 相似文献
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在夜视红外行人检测的定位任务中,样本取样机器处于高点俯拍,使得所拍摄到的行人目标体积较小.此外,行人时刻处于活动状态,与摄像头的距离不同,导致检测时同类目标在图中的大小有一定的差异.基于YOLOv4算法,本文提出了一种改进的YOLOv4红外行人检测算法,对YOLOv4的网络结构进行了优化.采用形变卷积为核心组件,构建形变特征提取模块提升对于目标特征提取的有效性;针对形变卷积对特征提取网络模块进行优化.结果表明,改进后的算法在整体鲁棒性、召回率、F1-Score等评价指标方面均优于其它算法. 相似文献
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