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在极限学习机网络结构中,对于隐藏层节点,一般都采用Sigmoid激活函数。为了使基于极限学习机的彩色图像超分辨率算法具有更快的学习速度,更好的泛化能力,论文提出一种具有生物学激活模型且有一定稀疏表达能力的Soft plus激活函数与学习能力更好的HKELM相结合的彩色图像超分辨率算法。实验证明,与传统的极限学机相比,基于Soft plus+HKELM的彩色图像超分辨率算法不仅具有更好的泛化能力,而且最大程度降低了极限学习机训练的复杂度,提高了超分辨算法的实时应用性。 相似文献
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针对原始病理图像经软件提取形态学特征后存在高维度,以及医学领域上样本的少量性问题,提出ReliefF-HEPSO头颈癌病理图像特征选择算法。该算法构建了多层次降维框架,首先根据特征和类别的相关性,利用ReliefF算法确定不同的特征权重,实现初步降维。其次利用进化神经策略(ENS)丰富二进制粒子群算法(BPSO)的种群的多样性,提出混合二进制进化粒子群算法(HEPSO)对候选特征子集完成最佳特征子集的自动寻找。与7种特征选择算法的实验对比结果证明,该算法能更有效筛选出高相关性的病理图像形态学特征,实现快速降维,以较少特征获得较高分类性能。 相似文献
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针对传统文件结构化相似性比较法中采用基本块(BB)一对一映射而造成的巨大时空消耗及基本块比较结果的绝对化问题,提出一种基于划分思想的文件结构化相似性比较方法。该方法首先对用于基本块比较的小素数积法进行改进,通过改进方法将函数内的基本块进行分类,再结合基本块签名与属性的权重求得基本块间的相似率,从而计算出最终的函数相似率及文件相似率。通过函数相似率比较实验分析,与未考虑划分思想的绝对化基本块比较算法相比,该方法在比较效率及准确率上均有所提升。实验结果表明,该方法在减少比较时间的同时提高了比较准确率,在实际二进制文件相似性比较的应用中更可行。 相似文献
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PID控制器被广泛应用在工业中去控制自平衡对象,但对积分对象的应用还比较少。本文针对积分对象,提出一种基于灵敏度指标的PID控制器整定方法。首先采用内环反馈结构将积分对象转换成一个稳定的模型,然后基于灵敏度指标设计PID控制器,最后将两个回路等价为一个反馈回路结构并获得给定加权PID控制器参数整定方法,克服了传统PID控制器控制积分对象的不足。仿真结果表明本PID控制器整定方法可以使积分对象闭环系统获得期望的灵敏度,保证了系统的鲁棒性和良好的控制性能。 相似文献
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自整定PID控制器的研究综述 总被引:9,自引:0,他引:9
继电反馈控制在自整定PID控制器中一直扮演着一个重要的角色,近几年来基于继电反馈的研究有了很大的发展,如在模型辨识上的应用和PID控制器参数的宇方面都有了很大的发展。本文对近几年来这个领域的发展和成果作一综述。 相似文献