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排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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现实生活中的图像大多具有多种标签属性。对于多标签图像,理想情况下检索到的图像应该按照与查询图像相似程度降序排列,即与查询图像共享的标签数量依次递减。然而,大多数哈希算法主要针对单标签图像检索而设计的,而且现有用于多标签图像检索的深度监督哈希算法忽略了哈希码的排序性能且没有充分地利用标签类别信息。针对此问题,提出了一种具有性能感知排序的深度监督哈希方法(deep supervised hashing with performance-aware ranking,PRDH),它能够有效地感知和优化模型的性能,改善多标签图像检索的效果。在哈希学习部分,设计了一种排序优化损失函数,以改善哈希码的排序性能;同时,还加入了一种空间划分损失函数,将具有不同数量的共享标签的图像划分到相应的汉明空间中;为了充分地利用标签信息,还鲜明地提出将预测标签用于检索阶段的汉明距离计算,并设计了一种用于多标签分类的损失函数,以实现对汉明距离排序的监督与优化。在三个多标签基准数据集上进行的大量检索实验结果表明,PRDH的各项评估指标均优于现有先进的深度哈希方法。 相似文献
992.
在机场区域内,新能源特种车辆充电具有很大的随机性,且不同种类特种车辆充电情况各不相同,造成飞行区内各充电桩利用率相差过大,影响机场配电网的健康运行。针对上述现象,设计了十一车型两阶段特种车辆协同充电调度策略。第一阶段通过分析不同车辆对航班的保障流程,以同一车辆对相邻航班保障起始时间差值最小为目标,生成存在充电需求的车辆序列。第二阶段以减小飞行区各区充电桩时间利用率方差和车辆充电排队时间为目标,在上一阶段车辆序列基础上采用改进的自适应变异粒子群算法进行模型求解,并以国内某枢纽机场的实际车辆充电数据进行对比验证。实验表明,采用该算法后,车辆充电时的等待时间降低了93.5%、飞行区充电桩时间利用率的整体方差下降了88.7%,达到了均衡使用充电桩的目标。 相似文献
993.
针对人脸图像复原任务中对图像尺度信息利用不足和眼镜结构复原错误的问题,提出一种基于双阶段多尺度生成对 抗网络复原模型。该模型第1阶段引入改进损失的U-Net 粗重构网络,利用跳连接减少原始图像信息的丢失,融合3种不同 的损失函数提高生成器的重构能力,采用双判别器考虑全局信息和局部信息,并提出一种混合域注意力机制用于关注图像的 空间和通道信息。第2阶段的精修复网络构建了全新的特征增强模块,增强网络对细节信息的提取能力和对结构的表达能 力,引入相对判别器,用于关注生成样本与真实样本之间的相对真实性,提高了生成质量和训练稳定性。实验结果表明,该方 法能够复原各类图像缺失的情况,并能够有效复原佩戴眼镜的人脸图像,与其他方法相比,该方法的峰值信噪比、结构相似性 和感知相似度评估等指标分别提升了3.81%、2.65%和0.45%。 相似文献
994.
随着人工智能技术的发展,负荷预测的准确度显著提高,但仍有一些负荷曲线预测精度较低。造成这种现象的原因 在于训练集中这类负荷曲线属于少数类,导致数据不平衡,模型无法充分学习,从而影响了预测的精度。为解决电力负荷数 据不平衡问题导致的预测精度降低的问题,提出了一种先分类后预测的解决方法。通过改进的K-Mediods 方法把具有高相 似性的历史负荷曲线进行聚类,并构造分类标签与电力负荷的特征集;然后根据预测时间的特征进行分类,通过RUSBoost 算 法很好的优化了分类过程中数据不平衡问题;最后在每类中使用LightGBM算法进行负荷预测。在公开数据集上的实验表 明,所提出方法对少数类负荷的预测效果显著,其平均绝对百分比误差(MAPE) 为2.95%,均方根误差(RMSE) 为 175.71 MW;对于常规负荷的预测,MAPE为3 .52%,RMSE为195.84 MW,相对其他方法也具有较好的预测效果。 相似文献
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997.
750 kV CVT现场检验误差影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高采用比较法进行750 kV CVT现场误差检验的准确性,通过大量的出厂试验与现场检验数据的对比,对检测数据进行统计分析,首次全面系统地分析了750 kV CVT现场检验的误差影响因素,归纳出750 kV CVT现场检验误差的主要影响因素,计算出了各主要影响因素对750 kV CVT比值差和相位差的影响量,总结出750 kVCVT在不同的影响因素下,其比值差和相位差的变化趋势,对现场检验测试和生产厂家出厂试验提出相应的建议和修正值,从而给同类检验工作提供了现场测试方法和经验数据. 相似文献
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1000.