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《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
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针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。 相似文献
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长波红外高光谱成像系统由于光谱细分导致探测器所接收的目标信号的能量较一般成像系统弱,因此系统噪声对成像效果影响较大。针对这一现象,本文在分析系统噪声成分的基础上,提出采用ADC多次采样平均的方法来降低其噪声,并从理论上推导了该方法的有效性。然后搭建了实验系统,分析计算不同积分时间下,利用多次采样平均技术得到的信号和噪声大小,并计算系统的信噪比和NETD。结果表明,多次(m次)采样平均对系统的信号值几乎无影响,但可以将系统噪声降低至原来的m~(-1/2)倍。因此,该方法可将系统的信噪比提高至原来的m~(1/2)倍,并能有效降低系统的NETD,提高系统灵敏度。该方法为改善长波红外高光谱成像系统成像效果提供了一种方案。 相似文献
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文章介绍了基于亚龙YL-236实验台的32×16点阵显示屏的硬件电路设计、电路驱动、软件设计,实现滚动显示16×16的汉字、8×16的数字、字母。具有结构简单,可控性好,方便实现的优点,具有一定的实际价值。 相似文献