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针对环状流形数据的非线性降维 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来出现了多种新型的非线性降维方法,且在一些应用中体现出良好的效果.然而,当面对球体、柱体等环状流形产生的非线性流形数据时,这些方法往往会失效.针对这一问题,提出了针对环状流形数据的环结构检测算法与非线性降维方法.理论上,基于目前极受关注的Isomap降维方法的运行原理,给出了一个判断环状流形的充要条件;算法上利用所得的判断定理,制订了基于数据的环状流形检测算法:最后基于所找到的环结构,利用极坐标展开的思想设计了针对环状流形数据的非线性降维策略.针对一系列典型环状流形数据集的仿真实验结果表明,与其他流形学习降维方法相比,该方法对环状流形数据进行降维具有显著优势. 相似文献
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在模拟注气井筒高温高溶解氧含量腐蚀环境中对P110钢开展了腐蚀评价试验,并利用失重法测试腐蚀速率,结合腐蚀形态观察和腐蚀产物分析,研究了注气氧含量对P110钢在90℃时腐蚀行为的影响。结果表明:P110钢在不同注气氧含量条件下均呈现严重腐蚀结垢,腐蚀产物主要为铁的氧化物和CaCO_3,腐蚀形态主要为局部腐蚀;P110钢的腐蚀进程受阴极反应过程中溶解氧扩散速率控制,不同注气氧含量条件下氧的极限扩散电流密度不同使得P110钢的腐蚀速率存在一定程度波动,但其腐蚀速率均相对较高。 相似文献
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对一种新的全局优化方法(称为APSAM方法)进行了研究,将模拟退火方法的随机搜索策略与局部寻优算法POWELL相结合,使得求解过程可以跳出局部最优值的区域,最终获得全局最优解。最后通过对一些典型的多极值方程进行优化,比较了APSAM方法与模拟退火法、POWELL法和PSAM方法的优化结果,仿真结果说明提出的算法优化能力较强,效果稳定可靠。 相似文献
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雨天会影响室外图像捕捉的质量,进而引起户外视觉任务性能下降。基于深度学习的单幅图像去雨研究因算法性能优越而引起了大家的关注,并且聚焦点集中在数据集的质量、图像去雨方法、单幅图像去雨后续高层任务的研究和性能评价指标等方面。为了方便研究者快速全面了解该领域,本文从上述4个方面综述了基于深度学习的单幅图像去雨的主流文献。依据数据集的构建方式将雨图数据集分为4类:基于背景雨层简单加和、背景雨层复杂融合、生成对抗网络 (generative adversarial network,GAN)数据驱动合成的数据集,以及半自动化采集的真实数据集。依据任务场景、采取的学习机制以及网络设计对主流算法分类总结。综述了面向单任务和联合任务的去雨算法,单任务即雨滴、雨纹、雨雾和暴雨的去除;联合任务即雨滴和雨纹、所有噪声去除。综述了学习机制和网络构建方式(比如:卷积神经网络 (convolutional neural network,CNN)结构多分支组合,GAN的生成结构,循环和多阶段结构,多尺度结构,编解码结构,基于注意力,基于Transformer)以及数据模型双驱动的构建方式。综述了单幅图像去雨后续高层任务的研究文献和图像去雨算法性能的评价指标。通过合成数据集和真实数据集上的综合实验对比,证实了领域知识隐式引导网络构建可以有效提升算法性能,领域知识显式引导正则化网络的学习有潜力进一步提升算法的泛化性。最后,指出单幅图像去雨工作目前面临的挑战和未来的研究方向。 相似文献
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针对位于非连通流形上的数据的特征提取是流形学习领域的一个公开问题,分解-整合算法是目前处理此问题的最有效的方法.然而,此算法的最大局限是边缘问题,即当不同类间的最短距数据对位于相应类内而非类边缘时,算法往往表现异常.针对这一关键问题,提出了一种解决方法——过渡曲线方法.其主要思想为,通过构建连接不同类边缘最短距数据对间的平滑过渡曲线以使流形类间的连接关系更为有效,进而使得数据的全局形态在低维空间中能够更好地保持.一系列人工与图像数据集上的实验结果表明,过渡曲线方法的表现明显优于分解-整合算法,特别是,边缘问题得到了解决,这极大地扩展了分解-整合算法的应用范围. 相似文献
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轻烃分馏车间通过以人为本、精细管理、亲情融入、全员参与的多角度渗透,将安全理念转化为职工自觉的安全行为,连续14年实现安全生产。从1992年成立至今,大庆石油管理局化工集团轻烃分馏分公司轻烃分馏车间连续14年实现安全生产,达到了安全生产5000天,被中国石油集团公司命名为“安全文化建设示范基地”。一个有着137台动静设备、2035个各种型号阀门、15590个静密封点的化工企业,为什么能在“火山口”上稳坐14年?奇迹是怎样产生的? 相似文献