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针对图像重建中低分辨率图像信息的利用和先验项(正则化项)的估计问题,提出一种新颖的算法--R-滤子方法,通过计算输入图像的高阶信息来构建先验项,同时采用广义交叉验证(Generalized Cross Validation,GCV)方法自适应求解先验项参数(正则化参数),加强算法的自适应性。实验结果表明:重建图像的峰值信噪比值(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)比目前主要先验项方法(BTV、Sparse、Huber)的重建图像的值更高,从重建图像的局部细节和纹理也看出该方法的重建图像具有更丰富的信息,同时,从构造方法上说明R-滤子方法在计算上要优于其他方法。 相似文献
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新型框架Struts2.0+Spring2.0+IBatis在MIS系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对新的框架Struts2.0,Spring2.0,IBatis的研究,提出了在J2EE平台下Web项目的开发用Struts2.0框架作为表示层,Spring2.0框架作为业务层,IBatis作为数据持久层,然后将3种技术框架整合起来,发挥各自优势。该整合框架已经成功应用在在线考试系统中。 相似文献
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讨论若干Deep Web数据库分类准确性的前沿技术,建立基于词频和DOM树的文本特征提取方法模型,提出计算Deep Web数据库的基于权值的K-NN(K Nearest Neighbors)分类优化算法。利用UIUC提供的TEL-8数据集和WEKA平台的各类算法进行实验,并对分类精度、召回率和综合F-measure等测度上的分类结果进行比较。实验结果表明,该方法模型在3个指标上表现都较为突出。 相似文献
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