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基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。 相似文献
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目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络(CNN)与条件随机场(CRF)两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机(SVM)、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。 相似文献
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采用汾泉河流域周庄、沈丘水文站及所属雨量站多年水文实测资料,利用水文统计分析方法,分析了汾泉河流域降水、径流、蒸发水文特征的变化规律,得出汾泉河流域内水文平均变化周期,为合理开发、利用汾泉河流域水资源,提供了基本的水文分析依据。 相似文献
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南水北调工程是党中央、国务院在新世纪决策实施的重大战略性调水工程,对于优化我国水资源配置,解决华北地区严重缺水问题,促进我国经济社会健康、协调、可持续发展具有重大的现实意义和深远的历史影响。目前,南水北调中线工程正在紧锣密鼓的进行建设,为保障工程建设而展开的征地拆迁安置工作至关重要。本文以南水北调中线河南段征迁安置工作的实践为基础,探索新时期以人为本,和谐征迁的重要性,以及实现和谐征迁的路径。 相似文献
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