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在基本ABS算法的基础上,利用ABS算法的特性给出了一类求解大型稀疏问题的向量式ABS算法,克服了原ABS算法中修正投影矩阵带来的运算量及存贮量大等缺点,讨论了算法的收敛性和稳定性.实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高、运算量及存储量小等特点. 相似文献
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本文对行处理算法的存储技术进行了一些有益的探讨,给出了一种较为合理的行处理算法解大型稀疏线性方程组的存储分配方法。 相似文献
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目的 生成式对抗网络(GAN)的出现为计算机视觉应用提供了新的技术和手段,它以独特零和博弈与对抗训练的思想生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力。目前在机器视觉领域尤其是样本生成领域取得了显著的成功,是当前研究的热点方向之一。方法 以生成式对抗网络的不同模型及其在计算机视觉领域的应用为研究对象,在广泛调研文献特别是GAN的最新发展成果基础上,结合不同模型的对比试验,对每种方法的基本思想、方法特点及使用场景进行分析,并对GAN的优势与劣势进行总结,阐述了GAN研究的现状、在计算机视觉上的应用范围,归纳生成式对抗网络在高质量图像生成、风格迁移与图像翻译、文本与图像的相互生成和图像的还原与修复等多个计算机视觉领域的研究现状和发展趋势,并对每种应用的理论改进之处、优点、局限性及使用场景进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 GAN的不同模型在生成样本质量与性能上各有优劣。当前的GAN模型在图像的处理上取得较大的成就,能生成以假乱真的样本,但是也存在网络不收敛、模型易崩溃、过于自由不可控的问题。结论 GAN作为一种新的生成模型具有很高的研究价值与应用价值,但目前存在一些理论上的桎梏亟待突破,在应用方面生成高质量的样本、逼真的场景是值得研究的方向。 相似文献
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由于传统算法存在着特征词不明确、分类结果有重叠、工作效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出了一种改进的最大熵文本分类方法。最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果。提出的方法充分结合了均值聚类和最大熵值算法的优点,算法首先以香农熵作为最大熵模型中的目标函数,简化分类器的表达形式,然后采用均值聚类算法对最优特征进行分类。经过实验论证,所提出的新算法能够在较短的时间内获得分类后得到的特征集,大大缩短了工作的时间,同时提高了工作的效率。 相似文献
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研究猪肉新鲜度检测优化问题,传统人工感官评定和化学方法测量均检测不准确,无法对猪肉新鲜度进行准确评价,检测误差大。为提高猪肉新鲜度检测准确率,将多种评价指标(特征)相融合,提出一种利用智能猪肉新鲜度检测方法。首先分别采用图像和气味采集装置收集各种评价参数值,然后采用主成分分析对评价指标进行融合,最后采用支持向量机建立猪肉新鲜度检测模型。仿真结果表明,相对于传统检测算法,智能检测算法提高了猪肉新鲜度检测准确率,实现了猪肉新鲜度智能检测。 相似文献
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现有的非刚体三维运动重建算法很难根据不同的场景、不同的非刚体来寻找不同的形状基,这种情况对重建
过程产生了很大的影响,造成模型失真。为了解决这一问题,提出一种基于Murkowski距离连续的非刚体三维运动
恢复算法,该算法根据在高速分解的图像序列中帧与帧之间的运动参数与特征点位移变化都呈现连续平缓的物理特
性,在Murkowski距离约束的情况下,将运动结构参数通过非线性优化的方法来进行求解,最终得到非刚体的三维运
动结构,并且通过仿真实验,验证了它的可行。 相似文献
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