基于SE-Res2Net与多尺度空谱融合注意力机制的高光谱图像分类

为了提取更具有判决力的高光谱图像特征,并防止网络因加深导致退化,在新维度残差网络(Res2Net)和压缩激活网络(squeeze and excitation network,SENet)的基础上,提出新型多尺度特征提取模块SE-Res2Net,并设计多尺度空谱融合注意力模块.为了克服网络加深带来的退化问题,SE-Res2Net模块利用通道分组提取高光谱图像细粒度的多尺度特征得到多个不同粒度的感受野,并采用通道优化模块从通道层面量化特征图的重要性.为了进一步从空间维和光谱维同时优化特征,构建多尺度空谱融合的注意力模块,利用非对称卷积在不同尺度上挖掘不同空间位置和不同光谱维特征的关系,不但能减少计算量,还能有效地提取具有判决力的空谱融合特征,从而提高高光谱图像分类的精度.在3个公共数据集Indian Pines,University of Pavia和Grss_dfc_2013上的对比实验表明,与其他较新的深度网络相比,该方法具有更高的总体精度(overall accuracy,OA)、平均精度(average accuracy,AA)和Kappa系数.     

刚度控制在概念设计中的应用分析

本文结合工程实例对剐度控制在概念设计中的应用和刚度控制的方法进行了分析；可为同行工程结构设计提供参考!     

新一代多普勒天气雷达(CINRAD/SA)发射机故障个例浅析

新一代多普勒天气雷达(CINRAD/SA)在全国应用广泛,在预报和防灾减灾中提供了重要的数据资料。针对新一代多普勒天气雷达(CINRAD/SA)发射机系统出现的一个故障现象进行分析,进行故障的排查和定位,找出故障发生的原因,提出解决故障的一些方法。此次经验及分析思路对雷达站保障人员有一定的借鉴意义。