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提出了一种基于粗糙集约简的支持向量机图像插值方法,目的在于提高基于学习的插值方法的插值效率,改善放大图像边缘模糊现象。首先在原始图像上利用已知的像素灰度值及邻域内像素间的相关性构造训练样本集;然后利用粗糙集约简算法约简掉其中重要度较小的特征,并用约简后的样本集训练支持向量机;再用测试样本及训练好的支持向量机估计偶行偶列的像素灰度值;最后利用测试样本及训练好的支持向量机估计剩余的未知像素灰度值。仿真表明,所提方法有效提高了插值效率,获得了较好的客观指标,得到了满意的插值图像。 相似文献
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广义不完备混合决策系统的知识约简 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现实中同时具有丢失型和遗漏型未知属性的混合决策系统的约简问题,建立了广义不完备邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法,给出了一种混合约简算法.模型采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,是非对称相似关系和容差关系的广义化.依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响.采用UCI数据库中5组数据进行了仿真试验,预测精度证明了约简算法的有效性和可行性. 相似文献
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为了实现输电线路的高精度、高速度巡检,设计了一种适用于移动终端设备的轻量化目标检测网络 DE-YOLO。 首先融
合深度可分离卷积、逐点卷积和 ECA 注意力机制提出了特征提取模块 NewC3,它负责显著降低网络参数、同时强化网络提取绝
缘子有效信息的能力。 再借助通道数成倍增长策略和通道注意力机制 SE 设计了轻量化模块 DC-SE,它用于削弱复杂背景对绝
缘子故障的干扰、互补提取绝缘子细微特征,进而增强浅层网络对目标特征信息的提取能力。 实验表明,DE-YOLO 网络在自制
绝缘子数据集上的 GFLOPs 降低 45%,运行参数降低 42%,自爆缺陷检测精度高达 93. 2%。 NewC3 和 DC-SE 能保证 DE-YOLO
的轻量化,同时满足绝缘子自爆缺陷实时检测的要求。 相似文献
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针对现有煤矸分选方法存在模型复杂、实时性差、特征易丢失等问题,构建了一种轻量化煤矸分选网络GC-ResNet18。GC-ResNet18利用幽灵卷积(ghost convolution, GC)线性生成ghost映射的特性,剔除煤和矸石相似性特征的冗余信息。借助Softpool的下采样激活映射,保留、凸显煤和矸石的特征信息并去除冗余参数,防止过拟合现象。引入GC自注意力机制,融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势,使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征,提升煤矸图像的识别准确率。实验结果表明,GC降低了46.6%的参数量,GC自注意力机制在CIFAR10、CIFAR100上分别提升1.44%、2.32%的准确率,而Softpool池化在上述两个数据集中分别提升了0.22%、0.17%。通过对比实验,全面改进后的GC-ResNet18网络在训练效率和分类精度上优于VGG19-S-GDCNN、SBP-VGG-16等模型,在CIFAR10和CIFAR100数据集中的分类精度与同规模的网络相比均达到最优的94.07%和74.95%,并最终在自建煤矸数据集上达到了97.2%... 相似文献
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针对变电站内电力设备的红外图像受到复杂背景、高遮挡、低对比度、相似目标特征的影响,而原始的YOLOv3算法模型很难对红外目标实现精准定位且模型过大无法部署到低计算能力的设备,提出一种改进的YOLOv3算法模型。引入MobileNetv3＿Large主干网络替换原DarkNet53,以降低网络复杂度;在颈部网络添加空间金字塔池化(SPP)和DropBlock模块,以提升模型的泛化能力;加入K-means来优化整体的检测效果。结果表明：改进的YOLOv3超越原始算法,在测试数据集上的Map50达到了96.61%,检测速度达到了34.316帧/s。 相似文献
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培养应用型人才是我国探索和实现高水平科技自立自强的必经之路,探索与深化应用型人才的育人机制也成为了各大高校日益关注和重视的问题。本文以安徽理工大学自动化专业为例,探讨以科研项目为载体,构建产学研一体化的应用型人才育人机制,提出了多项建议,以期提升自动化专业学生的创新实践能力,提高工科人才的培养质量,为实现大学生全面发展提供重要参考。 相似文献
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