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在辐射源个体识别应用中,受时间、空间、应用环境等因素的影响,辐射源个体特征会不断变化,不同时期得到的数据很难服从相同分布,而传统机器学习则要求数据服从相同分布。为了解决这一问题,提出一种基于迁移学习的辐射源个体识别分类方法。该方法通过聚类分析和重采样从数据集中选择新训练样本用于目标域学习,使用模糊近邻密度聚类提高对参数选择的鲁棒性及不同分布数据的适应性,并使用高斯核函数度量数据间的相似性以提高新训练样本选择的可靠性。实验结果表明,该方法能更有效、稳定地提高学习性能。 相似文献
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基于偏微分方程的各种非线性图像平滑模型, 可归结为求解初始值为输入图像的非线性扩散方程. 这些非线性图像平滑模型在滤除噪声的同时, 在保留图像重要特征方面表现出良好的性能.采用这些模型对图像进行平滑的过程中,迭代停止准则对图像平滑的效果有着重要的影响.该文提出了一种简单实用的最优停止准则,该准则确定了一个标准,使得平滑后的图像与噪声的相关性最小时停止迭代. 它易于实现而且又有很强的通用性.实验结果表明该算法可以在图像平滑过程中适时地停止迭代, 获得满意的图像平滑效果. 相似文献
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混合能源直流微电网在快速跟踪负载方面具有较大优势,弥补了固体氧化物燃料电池(solidoxidefuelcell,SOFC)直流微电网功率跟踪缓慢的问题。现有能源管控策略重点关注能源分配,对系统效率、运行安全性和燃料亏空方面缺乏相关研究和成熟策略。为此,提出了一种混合能源直流微型电网能源优化管控策略。首先,搭建了混合SOFC直流微电网模型。其次,采用最优操作点(optimal operating points, OOPs)实现最大效率,然后采用平均电流控制模式保证稳定的电力供应。最后,设计了基于SOFC电流的时滞控制算法来避免燃料亏空。实验结果表明,所提出的能源优化管控策略具有时间响应迅速、输出效率高和热特性良好等优势。 相似文献
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利用移动最小二乘法进行深度图像曲面拟合 总被引:1,自引:0,他引:1
针对已有的对曲面进行局部拟合方法中窗口半径选取难的问题,提出了一种使用移动最小二乘法进行全局曲面拟合的新方法。该方法充分利用最小二乘法形函数多阶连续的特点,能够保持在较高拟合精度的前提下获得深度图像曲面多阶连续的拟合结果,这种拟合结果为计算深度图像的曲面特性提供了便利。利用真实的深度图像进行数值实验,计算结果说明了该方法的有效性。 相似文献
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利用扩散滤波进行图像降噪的过程中,一个核心问题是,如何控制扩散系数,使得模型在图像信息位置停止扩散,而在噪声处有效地扩散。为了更好地解决此问题,本文采用了一种新的思想,把图像看作是三维空间的一个曲面,这样可以得到图像曲面的两个基本特性:高斯曲率和平均曲率。为了能够在图像进行扩散滤波处理中有效地利用图像在三维空间中的这些曲面特性,文章分析了已有的基于平均曲率或高斯曲率的非线性扩散滤波模型,总结了平均曲率和高斯曲率的特点,并在此基础上,提出了基于混合曲率的扩散滤波模型;该模型作为一种新的基于曲面特性的图像扩散滤波模型,同时利用了图像的高斯曲率和平均曲率,恰当地融合了两种曲率的特点,能够以相对较快的速度滤除噪声,同时保持图像的细节特征。 相似文献
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各项异性非线性扩散滤波方法自诞生以来,许多研究者致力于该方法的改进和优化,并取得了很大的进步。然而,这些改进模型都很少关注到人类视觉系统信息的利用。把视觉系统信息融合到梯度信息中,定义了视觉梯度这一全新的概念。在此基础上,用视觉梯度替代经典的各项异性扩散模型中的图像梯度,得到了基于视觉梯度的各向异性非线性扩散滤波模型。最后,数值实验结果说明了该模型的效果。 相似文献
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