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模糊图像复原是计算机视觉和图像处理领域的重要任务。针对思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的图像复原模型中,MEA的得分函数相对差别小、选优功能较弱等问题,提出了一种改进的MEA-WNN图像复原方法。该方法采用逻辑回归函数进行幂律变换,增加得分之间的差别,从而增强MEA的选优功能。将改进的模型与传统的基于WNN和MEA-WNN的图像复原模型进行对比,改进的模型把复原图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高15%和6.5%、结构相似性(structural similarity,SSIM)提高了6.1%和5%,实验结果证明改进模型的有效性和优越性。 相似文献
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2020年8月美国加利福尼亚州(以下简称加州)发生多轮停电事故,造成至少81万居民用户正常用电受到影响.本文结合加州电力系统运营商(CAISO)的事故调查报告,全面梳理和总结了此次事故的发展过程及原因.最后结合浙江电网实际情况,提出了预防极端自然灾害天气、适应可再生能源装机快速增长、外来电占比过高风险、加强和完善电力需... 相似文献
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针对当前网状信息可视化技术忽略了网状信息节点的可视信息的问题,提出一种面向网状信息的Radial+Focus可视化技术。首先介绍网状信息节点的信息详细度与先验重要度,并研究通过节点的交互历史计算节点的先验重要度的方法;然后研究了基于节点先验重要度的Radial+Focus布局算法;最后,给出了Radial+Focus可视化技术的应用实例和实验评估。实验评估表明,该技术能自然、高效地可视化网状信息,为用户对网状信息关系及网状信息节点的可视信息的分析提供有力的支持。 相似文献
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雷达回波外推方法已广泛应用于短时强降水临近预报中.针对传统雷达回波外推方法未充分利用海量历史气象数据从而导致预报准确度不高的问题,提出了一个基于动态概率卷积神经网络(dynamic probability convolutional neural network,DPCNN)的雷达回波外推模型.该模型在卷积神经网络的基础上增加动态概率计算层,对不同的雷达回波输入序列计算对应的概率卷积核,并用于后续的外推计算中,使得网络在预测阶段仍然能够根据不同的输入序列作出相应的概率调整,从而增强了外推结果与已知序列的关联.经某局部地区短时强降水外推实验,从外推图像、CSI指数、FAR指数、POD指数四个方面验证了该模型的有效性. 相似文献
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当前可视化分析软件对于人机交互的支持不足,造成分析推理过程效率较低。针对此问题,设计并实现了一个笔式可视化分析系统。首先分析了可视化分析过程的交互任务,然后提出了笔式可视化分析系统的体系结构,研究了基于草图的自适应布局算法,并对分析过程中的交互方式进行设计。最后给出了该系统的应用实例,可用性实验评估结果表明,该系统可以为可视化分析提供一种自然、高效的支持工具。 相似文献
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针对模型误差对仿真可信性的影响, 提出了基于误差传递建模的仿真可信性控制方法。在建立仿真误差数学描述的基础上, 利用泰勒展开方法对误差传递模型进行了推导, 得到了仿真误差模型的一般形式。针对误差传递关系的非线性特点, 提出了基于神经网络的误差传递模型参数辨识的方法, 对神经网络相关参数的确定方法进行了研究, 给出详细的辨识过程。为提高仿真可信性控制的效率, 提出了基于敏感性分析的仿真模型综合重要性确定方法, 最后, 通过实例分析表明所建误差传递模型的正确性, 以及该可信性控制方法的可用性和有效性。 相似文献