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基于深度学习的无参考图像质量评价方法目前存在语义关联性不足或模型训练要求高的问题,为此,本文提出了一种基于语义特征符号化和Transformer的无参考图像质量评价方法。首先使用深层卷积神经网络提取图像的高层语义特征;然后将语义特征映射成视觉特征符号,并基于Transformer自注意力机制对视觉特征符号之间的关系进行建模,提取图像的全局特征,同时使用浅层神经网络提取底层局部图像特征,捕捉图像低级失真信息;最后结合全局图像信息与局部图像信息,对图像质量进行预测。为了验证模型的精度和鲁棒性,以相关系数PLCC和SROCC作为评价指标,在5个主流的图像质量评价数据集和1个水下图像质量评价数据集上进行了实验,并将本文提出的方法与15种传统和基于深度学习的无参考图像质量评价方法进行了对比。实验结果表明,本文方法以较少的参数量(大约1.56 MB)在各类数据集上均取得了优越的性能,尤其在多重失真数据集LIVE-MD上将SROCC提升到了0.958,证明在复杂的失真情况下仍能准确评估图像质量,本文网络结构能满足实际应用场景。 相似文献
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为了提高自动化药房的出药速率,实现多个出药单据药品出库时间最短。以某医院自动化药房出药系统结构为基础,建立多个出药任务单据的时间调度模型。针对此模型设计了改进的混合鲸鱼优化算法(H-WOA)。首先对多个出药单据进行整合分组,融入了遗传算法的交叉、变异,来提高种群探索的多样性;其次引入了免疫克隆算法的抗体与抗体的亲和度判定原理,来帮助构建最佳执行序列;最后结合鲸鱼算法的包围收缩和螺旋更新机制来保证种群最终收敛于最佳鲸鱼位置。实现结果表明,以3个出药单据为例,H-WOA优化算法相比原算法和未含优化算法效率分别提高了6.11%和18.11%。在4个、5个出药单据调度优化上,具有同等的优化效果。证明改进算法具有很好的寻优能力。 相似文献
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针对现有Web信息抽取技术存在的准确率不高,自动化程度较低以及通用性较弱等诸多不足,结合林产品贸易Web信息推送中对信息源进行结构化存储的需要,提出一种新的基于语义的林产品贸易Web信息抽取算法;充分分析并利用林产品贸易Web信息的特征,结合语义识别的基本原理,构建林产品贸易语义词典,同时利用所需抽取的目标信息在网页中的布局特征,结合信息熵理论提出了基于语义信息熵的目标信息自动定位抽取方法,以抽取需要的目标信息,并以一种结构化的形式存储于数据库中。通过实验对实际林产品贸易Web信息网页的抽取,证明了该算法能够降低人工干预,在林产品贸易信息推送中对信息源的处理具有较好的应用价值。 相似文献
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Fe-Al/ZrO2复合粉体的均匀分散 总被引:1,自引:0,他引:1
研究FeAl/ZrO2复合粉体在有机液体介质中的分散效果。通过采用2种液体介质邻苯二甲酸二丁酯(dibutylphthalate,DBP)或正丁醇,3种分散剂甲基丙烯酸(methylacrylicacid,MAA)、丙烯酸(acrylicacid,AA)或油酸(oleicacid,OA)相互组合的实验方案,发现OA对DBP中的ZrO2单一粉体的分散效果好于AA或MAA的,但MAA对正丁醇中的ZrO2单一粉体或FeAl/ZrO2复合粉体具有很好的分散效果:固相质量分数(下同)为50%的ZrO2单一粉体悬浮液的粘度可从很高降低到0mPa·s,54.5%的FeAl/ZrO2复合粉体悬浮液的粘度为150mPa·s,56.5%的FeAl/ZrO2复合粉体悬浮液的粘度为800mPa·s。其分散机制符合相似相容原理。 相似文献
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