韶钢原料场大修改造工程的设计及效果

韶钢原料场大修改造工程本着投资省,效益高的原则,在满足工艺要求的前提下,优化配置,保证了流程顺畅,功能分区准确明了,总图布局合理,生产环境安全有序;同时充分利用现有设施及场地,尽可能降低投资,实现了快节奏、高效益、低成本运行的目标。     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。     

融合注意力线性特征多样化的DR分级模型

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是目前人类的主要致盲疾病之一。针对DR数据集中样本类间差异小和类分布不均衡等制约分级性能提高的问题,本文提出一种融合注意力线性特征多样化(fusion of attention linear feature diversification, FALFD)的分级算法。该算法首先用改进的Res2Net残差网络作为模型骨干来增大感受野,进一步提高网络捕捉特征信息的能力;其次引入自适应特征多样化模块(adaptive feature diversification module, AFDM)对眼底图像可分辨的微小病理特征进行识别,获得具有高语义信息的局部特征,避免单一特征区域的限制,进而提高分级准确度;再后利用双线性注意力融合模块(bilinear attention fusion module, BAFM)增加可判别区域特征的网络权重占比;最后采用正则化焦点损失(focal loss, FL)进一步提升算法的分类性能。在IDRID数据集上,灵敏度和特异性分别为94.20%和97.05%,二次加权系数为87.83%;在APTO...     

基于雾气特征与不等关系约束的去雾方法

针对现有去雾算法未充分考虑图像雾气信息、复原图像细节模糊等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取退化图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图。其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等式获得约束后的退化场景大气光幕。最后,利用雾气特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。     

基于SVM的特征筛选方法及其若干应用

对于拟合问题，传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准，未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别，不能获得预报能力最强的特征筛选结果。为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法，并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝溶出率两套实验数据集的特征筛选。     

基于基频的朝鲜语方言辨识方法的研究

该文提出了一种基于基音频率特征的中国朝鲜族语言、韩国朝鲜语和朝鲜朝鲜语方言的自动辨识方法。首先,选择具有良好区分度的基频移位差分系数作为三个方言的特征参数;其次,设计和采用了分层支持向量机分类器,并进一步引入投票法确定最佳的分类结果。实验结果表明该文提取的特征参数具有良好的区分性和较强的稳定性,该文提出的方言辨识方法比传统的移位差分倒谱系数特征方法识别率高,可以有效解决朝鲜朝鲜语、韩国朝鲜语和中国朝鲜族语言的方言辨识问题。     

基于随机森林回归的清防垢加药量预测方法

复合驱由于强碱化学剂的注入易造成严重的结垢现象,而预测清防垢加药量是制定科学的清防垢方案的关键.为了获得一种具有较强实用价值和较高预测精度的复合驱清防垢加药量的预测方法,该文将随机森林回归算法应用到复合驱清防垢加药量预测.首先,分析并处理影响清防垢加药量的20维特征,利用随机森林回归的特征重要性评估功能对影响加药量的众...     

Relief算法在笔迹识别中的应用

Relief及其扩展算法是基于最大化假设间隔的特征选择算法,能够快速进行高维度的特征选择。该文围绕汉字笔迹识别,探讨了多类别、样本数量偏差情况对算法过程的影响。文中提出了一种有效应对数量偏差的算法过程,并成功运用于约简高维的笔迹特征。实验表明,改进后的算法不仅节约了处理时间,也进一步改进了特征选择的有效性。     

基于遗传算法和支持向量机的特征子集选择方法

在模式分类系统中,往往需要从大量的特征中选择最优的特征子集,人工选择特征的方法往往费时费力,本文采用遗传算法(GA)对支持向量机进行封装的方法选择特征子集。首先使用遗传算法随机产生若干特征子集,通过选择、交叉和变异操作产生新的特征子集,经过若干代之后,得到最优的特征子集。在遗传算法中最重要的是适应度的确定,本文用支持向量机(SVM)作为分类器,为了避免出现“过拟和”,把特征子集的5阶交叉验证分类准确率和特征数量的联合函数作为适应度函数。对UCI机器学习库中SONAR和LED数据集进行实验,结果表明本方法可以有效滤除无关特征并提高分类准确率。     

结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法

提出了一种结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法。利用CNN来捕获局部的细节信息,同时利用视觉Transformer来捕获全局特征。通过设计的Fusion特征融合模块将两者提取的特征有机地结合在一起,从而解决了单独使用CNN或视觉Transformer方法存在的局限。最终将结果传递至交互式解码器,生成道路裂缝的检测结果。实验结果表明,无论是在公开的数据集上还是在自建的数据集上,相较于单独使用CNN或视觉Transformer的方法,所提出的方法在道路裂缝检测任务中有更好的效果。