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为了提高图像的特征质量,保证最后提取到的特征高度精炼,提出了一种新的方法;该方法首先将低分辨率图像经过小波变换分解成高频分量和低频分量,并结合插值法进行插值,最后通过小波逆变换得到高分辨率图像来为后续的特征提取提供高质量的图片输入;接着,选取ResNet-50网络作为基础网络,将Efficient Channel Attention(ECA)模块与ResNet残差结构结合形成一个全新的ECA-ResNet50模块,ECA模块具有的通道级的注意力机制,可以让整个网络更加专注于提取显著特征;经实验测试,该方法对于图像特征提取的质量有着明显的提升,均方误差下降可达6.65;结果表明,该方法可行有效,具有良好的工程应用前景; 相似文献
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本文对民国时期服饰变革和服饰现象进行了分析,阐述了民国时期服饰变革的原因,指出了民国时期服饰变革在中国服饰史上的意义. 相似文献
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互联网环境的高度开放性和无序性导致了网络安全问题的普遍性和不可预知性, 网络安全问题已成为当前国际社会关注的热点问题。基于机器学习的恶意网页识别方法虽然卓有成就, 但随着对恶意网页识别需求的不断提高, 在识别效率上仍然表现出较大的局限性。本文提出一种基于深度学习与特征融合的识别方法, 将图卷积神经网络(Generalized connection network,GCN)与一维卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、支持向量机(Support vector machine, SVM)相结合。首先, 考虑到传统神经网络只适用于处理结构化数据以及无法很好的捕获单词间非连续和长距离依赖关系, 从而影响网页识别准确率的缺点,通过 GCN 丰富的关系结构有效捕获并保持网页文本的全局信息; 其次, CNN 可以弥补 GCN 在局部特征信息提取方面的不足,通过一维 CNN 对网页 URL(Uniform resource locator, URL)进行局部信息提取, 并进一步将捕获到的 URL 局部特征与网页文本全局特征进行融合, 从而选择出兼顾 CNN 模型和 GCN 模型特点的更具代表性的网页特征; 最终, 将融合后的特征输入到 SVM分类器中进行网页判别。本文首次将 GCN 应用于恶意网页识别领域, 通过组合模型有效兼顾了深度学习与机器学习的优点, 将深度学习网络模型作为特征提取器, 而将机器学习分类算法作为分类器, 通过实验证明, 测试准确率达到 92.5%, 高于已有的浅层的机器学习检测方法以及单一的神经网络模型。本文提出的方法具有更高的稳定性, 以及在精确率、召回率、 F1 值等多项检测指标上展现出更加优越的性能。 相似文献
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高密度聚乙烯/木粉复合材料的热氧老化(Ⅰ)——增容剂及抗氧剂对复合材料耐热氧老化的效果对比 总被引:1,自引:0,他引:1
采用高密度聚乙烯、木粉为原料,采用模压工艺制备木塑复合材料,通过力学性能及热性能的研究,对比分析了界面增容剂马来酸酐接枝聚乙烯(MAPE)及不同抗氧剂对木塑复合材料耐热氧老化性能的影响.结果表明,未老化前,使用25%的MAPE可使木塑复合材料的拉伸强度、弯曲强度及冲击强度分别提高68.65%、29.60%和67.53%,所用的3种抗氧剂同样都可提高复合材料的弯曲强度及冲击强度,但均将降低复合材料的拉伸强度.热氧老化600h后,MAPE改性的木塑复合材料具有最高的强度值,耐老化效果优于使用抗氧剂的木塑复合材料,更明显优于未改性的木塑复合材料.使用MAPE及抗氧剂均可提高老化后复合材料的热稳定性,但MAPE增容将提高木塑复合材料的起始熔融温度,而抗氧剂却将降低复合材料的起始熔融温度. 相似文献
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为了解决面向公共领域的语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)在识别电力巡检专有指令时识别率低的问题,提出了基于模型匹配的电力巡检语音识别后文本纠错算法.首先对庞大的电力巡检指令词库进行预处理并构造电力语法模型,建立电力词汇间的联系,然后对该模型下的电力词汇构建汉字和拼音AC自动机(... 相似文献
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回顾了拼布艺术、拼布服饰的历史,从服装整体或局部装饰、裁剪拼合、模仿拼布形式的图案等角度对拼布艺术在现代服饰设计上应用方式进行了探讨,对色彩、面料、图案、立体等拼接形式进行了总结,并指出拼布艺术在服饰设计中应用的意义。 相似文献
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主要通过对服装类高职学生特点及现有学生学业评价方式存在问题的分析,提出了构建独立的、符合自身特色的服装类高职学生学业评价体系的必要性和紧迫性. 相似文献