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1.
为了提高图像去雾的性能, 提出结合大气散射模型生成对抗网络的去雾算法. 算法在pix2pix GAN基础上进行改进, 将网络的生成器改进成双解码器结构,通过双解码器分别生成无雾图像和透射率图, 并结合大气散射模型还原雾图像,以进一步提高图像分解的质量. 在马尔科夫判别器结构中,采用反向学习机制代替随机裁剪机制,以有效降低因采用随机裁剪算法而导致的判断结果不准确的概率. 在原有的损失函数上,加入雾霾损失函数,提高图像转化的质量. 在STOS和NYU数据集上进行消融实验和对比实验. 大量实验表明所提出方法在PSNR和SSIM指标上比原算法Pix2pix GAN有所提高, 且均优于现有去雾算法,复原图像具有清晰度高、噪声低、纹理丰富的优点. 相似文献
2.
为解决实际工程中复杂的多目标优化设计问题,提出一种基于混合选择的多目标进化算法(HSMEA)。该算法首先采用融合角度与距离的动态选择策略对个体进行划分,随后采用基于两种不同机制的混合选择的策略对解进行进一步筛选,从而使最终选择的目标解在具有良好的收敛性的同时最大程度地保留解集的多样性。算法与4个多目标优化算法在一系列测试函数上的结果表明,算法具有良好的多目标优化问题处理能力。此外,通过在实际工程优化设计问题的对比实验与分析,验证了所提算法在处理实际工程优化设计问题上具有良好的性能与潜力。 相似文献
3.
4.
5.
6.
无线多媒体传输中,正确评估IEEE802.11e无线局域网的语音质量尤为重要.提出一种IEEE802.11e无线局域网的语音质量评价模型.该模型引入E-Model VoIP语音质量评估方法,估计IEEE802.11e无线局域网的语音质量.重点考虑碰撞丢失对语音质量的影响,建立新的碰撞概率表达式.通过MATLAB、NS2仿真分析比较了不同碰撞概率在新模型下的语音质量.结果表明提出的碰撞概率在新模型下语音质量最接近真实值,具有最高的评估准确度. 相似文献
7.
主动队列管理(Active Queue Management,简称AQM)是网络拥塞控制领域的一个热点.针对主动队列管理中PID算法超调量大,抖动大的问题,提出一种GPID(Gearshift PID)的拥塞控制算法.该算法特点是:积分作用大小跟随瞬时队列长度的偏差大小变动而变动,队列长度的偏差越大,则积分系数值越小,收敛速度越慢,超调量越大;反之,偏差越小,积分系数值越大,收敛速度越快,超调量越大.该算法可以有效的控制队列长度的偏差变化,调节瞬时队列长度趋于队列期望值收敛.仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,链路利用率高,平均队列长度更趋于期望值. 相似文献
8.
多Agent强化学习算法的研究一直以来大多都是针对于合作策略,而NashQ算法的提出对非合作策略的研究无疑是一个重要贡献。针对在多Agent系统中,Nash平衡无法确保求得的解是Paret。最优解及其计算复杂度较高的问题,提出了基于Mcta平衡的MctaQ算法。与NashQ算法不同,MctaQ算法通过对自身行为的预处理以及对其它Agent行为的预测来获取共同行为的最优策略。最后通过研究及气候合作策略游戏实验,证明了MctaQ算法在解决非合作策略的问题中有着很好的理论解释和实验性能。 相似文献
9.
10.