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针对传统图像分割算法分割蓝藻图像准确率不足的问题,提出了一种基于深度神经网络(DNN)和生成式对抗网络(GAN)思想的网络结构,称为深度生成式对抗网络(DGAN)。首先,在传统全卷积神经网络(FCN)的基础上构建了一个12层的FCN作为生成网络(G),用于学习分布规律,生成蓝藻图像的分割结果(Fake);然后,设计了一个5层的卷积神经网络(CNN)作为判别网络(D),用于区分生成网络生成的分割结果(Fake)和手工标注的真实分割结果(Label),G试图生成Fake并蒙骗D,D试图找出Fake并惩罚G;最后,通过两个网络的对抗式训练,G生成的Fake可以蒙骗D,从而获得了更好的分割结果。在3075张蓝藻图像集上的训练和测试结果表明,DGAN在精确率、召回率及F1分数等指标上均大幅领先基于迭代的阈值分割算法;相比FCNNet (SHELHAMER E,LONG J,DARRELL T.Fully convolutional networks for semantic segmentation.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2017,39(4):640-651)、Deeplab (CHEN L C,PAPANDREOU G,KOKKINOS I,et al.Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs.Computer Science,2014(4):357-361)等其他基于DNN的方法也提升了超过4个百分点,取得了更精准的分割结果。分割速度上,DGAN的0.63 s略慢于FCNNet的0.46 s,但远快于Deeplab的1.31 s。DGAN均衡的分割准确率和分割速度为基于图像的蓝藻语义分割提供了可行的技术方案。 相似文献
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随着可再生能源的不断发展,可再生能源大规模接入将对电网造成严重影响,研究电网对可再生能源的接纳能力具有重要意义。基于辽宁省电网现状网架结构,通过分析风电、光伏等可再生能源电源的出力特性,拟合出典型日出力曲线,提出"基于层次分析模糊"的规划方法。该方法评估了2020年该省各地市非水电可再生能源的接纳能力,并通过软件进行潮流分析与验证。分析结果表明:该方法可以准确得出辽宁电网在规划水平年可接纳的非水电可再生能源的容量,从而有效促进可再生能源的健康发展及消纳,为政府及公司的可再生能源规划工作提供技术支撑。 相似文献
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Flex是一个高效并且免费的开源框架,可用于构建具有表现力的Web应用程序,这些应用程序能通过AdobeFlash Player执行,运行时跨浏览器、桌面和操作系统,实现一致的部署.Spring是一个轻量级IoC(控制反转)和AOP(面向切面编程)的容器框架,它使J2EE开发变得更加容易,能提供一种统一并且高效的方式来构造整个应用.基于Flex+Spring设计并实现了小区信息系统,该系统能方便地从大量数据中提取出小区信息,前台利用Flex来实现,后台基于Spring框架用Java编写.利用庖丁分词器对收集来的地址信息进行分词并存入关键词库,最后利用关键词创建小区信息. 相似文献
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bauma China2008即将于11月25日-28日在上海新国际展览中心第四次拉开帷幕。作为亚洲建筑与建材行业最成功、最重要的专业展览会之一,bauma China已经成为全球工程机械和建材机械在亚洲市场上最重要的商业平台。 相似文献
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