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目的 有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中。然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域像素间的空间关系,导致了图像分割结果对噪声非常敏感。为了增强有限混合模型的抗噪性,提出一种新的空间可变有限混合模型。方法 该模型通过在像素的先验分布中引入一种新的空间关系来降低噪声对图像分割结果的干扰。在构建空间关系的过程中,利用形态学膨胀原理将空间邻域内特征值出现的概率而不是特征值本身进行膨胀操作,然后通过根据具有最大概率的分类标记在高斯混合模型迭代地计算过程中进行局部像素空间平滑,从而起到抑制噪声干扰的作用。结果 本文实验包含了人工合成图像和医学CT图像的图像分割实验。在人工合成图像分割实验中,对人工合成图像添加了不同程度的噪声来测试本文模型和对比模型对噪声抑制能力的高低;对医学CT图像进行图像分割实验,以是比较本文模型与对比模型之间在实际图像分割中的效果。结论 实验数据显示,本文提出的模型在噪声抑制能力上,图像分割精度和计算效率上均有更优的性能。 相似文献
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汽轮发电机组动平衡配重移植方案 总被引:1,自引:1,他引:0
霍州电厂3号机系国产100MW机组。多次动平衡后汽轮发电机护环上平衡块较多,已经超过制造厂允许值,影响了护环的安全稳定运行。通过建立汽轮发电机转子动力学模型,获得了轴系各阶振型系数,应用模态平衡法思想制定了汽轮发电机护环平衡重量移重方案,该方案在机组大修中得到实施,取得了比较好的效果。 相似文献
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针对单模态特征条件下监控视频的场景识别精度与鲁棒性不高的问题,提出一种基于特征融合的半监督学习场景识别系统。系统模型首先通过卷积神经网络预训练模型分别提取视频帧与音频的场景描述特征;然后针对场景识别的特点进行视频级特征融合;接着通过深度信念网络进行无监督训练,并通过加入相对熵正则化项代价函数进行有监督调优;最后对模型分类效果进行了仿真分析。仿真结果表明,上述模型可有效提升监控场景分类精度,满足针对海量监控视频进行自动化结构化分析等公安业务需求。 相似文献
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研究语音动态特征参数提取问题,在话者语音识别过程中,动态特征参数可以有效提高识别率.但是传统算法在其提取过程中存在大量干扰冗余信息,造成了识别率降低并带来运算速度的降低.为解决上述副作用,提出在说话人识别系统中,使用一种动态时频倒谱系数参数的方法.上述方法在不减少反应话者个体特征分布特性的前提下,可消除冗余信息并降低样本特征的维度.利用上述方法提取语音特征参数并输入混合高斯-通用背景模型进行说话人语音分类.在Matlab上仿真结果表明,动态时频倒谱系数可有效改进话者语音识别系统的识别正确率. 相似文献
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在高温高压大斜度及水平井中快速得到地层压力和流度,以便于及时决策评价储层一直困扰着人们。一般电缆地层测试由于井斜太大难以实现,DST测试成本太高而且时间又太长,难以发挥最优化的经济效益。随钻测压技术的出现为这种情况提供了可能。本文提出了一个案例研究,既在中国南海一口井斜54度,井温高达160℃的高温井中,用随钻地层测压工具(FPWD)获取了地层压力和流度,为现场及时决策及储层评价提供了依据。 相似文献