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101.
102.
Aiming at the shortcomings of shallow networks and general deep models in two-stream network structure,which could not effectively learn spatial and temporal information,a squeeze-and-excitation residual network was proposed for action recognition with a spatial stream and a temporal stream.Meanwhile,the long-term temporal dependence was captured by injecting the identity mapping kernel into the network as a temporal filter.Spatiotemporal feature multiplication fusion was used to further enhance the interaction between spatial information and temporal information of squeeze-and-excitation residual networks.Simultaneously,the influence of spatial-temporal stream multiplication fusion methods,times and locations on the performance of action recognition was studied.Given the limitations of performance achieved by a single model,three different strategies were proposed to generate multiple models,and the final recognition result was obtained by integrating these models through averaging and weighted averaging.The experimental results on the HMDB51 and UCF101 datasets show that the proposed spatiotemporal squeeze-and-excitation residual multiplier networks can effectively improve the performance of action recognition. 相似文献
103.
Fuyang Chen Ling Cai Bin Jiang Gang Tao 《International journal of systems science》2016,47(3):533-543
In this paper, a new direct self-repairing control scheme is developed for a helicopter flight control system with unknown actuator faults and external disturbance. The design of multi-model-based adaptive control is used to accommodate the faulty system under different fault conditions. By appropriate switching based on quantum information technique, the system can be converted to the best model and the corresponding controller. Asymptotic model following performance and system stability is guaranteed. A disturbance observer is introduced to observe the disturbance of the system, which can produce corresponding control signals according to the disturbance. The results including a numerical simulation and a semi-physical verification demonstrate the effectiveness of the proposed self-repairing control approach for the helicopter flight control system. 相似文献
104.
图像超分辨率(Super Resolution,SR)技术能够从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像,已被广泛应用于遥感、医学影像、目标跟踪与识别等多个领域。随着深度学习研究的深入,该技术也被成功应用于 SR 相关研究中,但现有工作往往只关注输出图像的质量,而忽略了训练和重构效率。该文基于对图像特征和训练效率的观察,提出了一种基于多模型的 SR 框架——MMSR,能够根据不同的图像特征选择合适的网络模型,从而在不影响输出图像质量的情况下有效缩短训练时间。面向 DIV_2K 图像集的测试结果表明,该框架能够实现平均 66.7% 的性能提升,同时具有良好的可扩展性。 相似文献
105.
106.
107.
分析了无线传感器网络(WSN)中现有目标定位算法缺陷,针对WSN中跟踪目标的运动不确定特性,提出一种基于多模型动态簇预测的WSN目标跟踪算法;该算法以多模型为目标动态建模框架,适应目标的不确定运动,在得到各模型预测之后,综合各模型预测估计形成全局预测估计,进而构造局部唤醒区域,将落入该局部唤醒区域的节点构造动态簇,通过择优规则,确定该节点动态族的簇首,实现目标的定位跟踪;仿真结果表明,与全局唤醒算法相比,所提出的基于多模型动态簇预测的WSN目标跟踪算法可适用于目标的不确定运动,并得到较好的跟踪精度。 相似文献
108.
基于神经网络的非线性多模型自适应控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类非线性离散动态系统,设计了一个自适应控制方案。为了保证在任意时刻均能为被控的动态系统选择最好的控制器,方案基于输入输出数据为系统定义一个线性预测模型,并在此基础上设计能够保证闭环系统所有信号有界的线性鲁棒自适应控制器,同时定义一个非线性预测模型,再基于径向基神经网络设计一个旨在提高系统控制性能的非线性自适应控制器。通过比较2个控制器预测的系统输出性能,设计合理的开关切换规则。控制方案能将系统稳定性控制和性能优化的控制分离并单独实现,使得系统能在保证稳定性前提下,借助神经网络控制器良好的追踪能力有效提高自适应控制效果。最后通过仿真例子说明了系统稳定和提高输出追踪效果可以同时得到保证。 相似文献
109.
火电厂超临界机组结构复杂,过热汽温对象具有大迟延、时变、非线性等特性,常规PID控制难以取得满意的控制效果。在结合常规模糊自整定PID控制器和基于控制历史的模糊控制器的基础上,引入分散推理思想,提出一种基于多模型的过热汽温改进模糊控制方案,设计基于分散推理结构的改进模糊主控制器。在控制过程中,基于不同的工况点设计的控制器可根据系统运行工况的变化进行切换。仿真结果表明,该方案的控制性能明显优于常规PID控制,具有良好的动态调节品质,对工况变化具有较好的适应性。 相似文献
110.
车辆通过某一路网的时间是测算交通拥堵程度的重要指标。为提高车辆通过时间的预测精度,不仅要考虑数据采集精度的影响还要考虑模型的选择。本文提出多模型融合的车辆通过时间预测方法,发现多模型融合的预测精度较高。以某高速公路3个交叉口路段的车辆通行监测数据作为实证数据,用模型融合算法与单一模型进行对比,说明多模型融合算法在交通拥堵治理领域的应用潜力。 相似文献