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1.
张天助周辉林杨仙 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(1):91
针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络(CNN)能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。 相似文献
2.
3.
4.
6.
为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷,利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。以碧螺春绿茶为对象,依据专家感官审评结果,将茶样分成4个等级;采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理,并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征,利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序;筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型,并与建立的支持向量机(SVM)模型性能相比较。结果表明:色调均值、色调标准差、绿体均值、平均灰度级、饱和度均值、红体均值、饱和度标准差、亮度均值、一致性等9个特征属性的重要性较大,且与感官审评特征描述结果相一致;当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时,建立的模型性能最优,模型总体判别率为95.75%,Kappa系数为0.933,OOB误差为5%,较SVM模型分别提高了3.5%,0.066,优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。研究表明:利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型,模型性能就能达到很好的识别效果,模型得到简化,同时模型精度和稳定性都高于其他方法。 相似文献
7.
以陶瓷基功能材料载体为研究对象,按照其生产工艺配方,研究了纤维种类(莫来石、氧化铝、氧化锆)及其添加量对陶瓷基功能材料载体性能的影响.在相同实验条件且不影响其功能化参数前提下,将其与未添加纤维的空白试样力学性能进行对比.结果表明,试样经1200℃烧成后,相比莫来石与氧化铝纤维增强的陶瓷基功能材料载体,氧化锆纤维的增强效果最好.当氧化锆纤维的添加量为0.8 wt;时,试样的吸水率和气孔率均较低,分别为2.0;、4.0;,相比空白对比试样抗折强度增强了42.4;. 相似文献
8.
《数学的实践与认识》2015,(11)
利用正交的二维CAS小波方法数值求解了变厚度功能梯度简支梁的二维弹性力学问题,此求解过程相对简单,易于编程,具有可推广性. 相似文献
9.
为实现较少试验次数下固化土无侧限抗压强度(qu)的准确预测, 提出了基于支持向量机(SVM)的固化土qu的预测模型. 以固化剂各组分掺入比、龄期、初始含水量、固化剂掺量等因素为输入量, 固化土的qu作为输出量, 以径向基为核函数, 采用网格搜索法和交叉验证法进行参数优化, 建立了基于SVM的固化土qu的预测模型. 算例分析表明: 该模型适用于任意条件下固化土qu的精确预测, 且在较小试验成本下实现与响应面法相当的预测精度. 相似文献
10.
研究了MapReduce系统中极小化最大完工时间的同类机排序问题.每个工件包含两类任务集:Map任务集和Reduce任务集.工件的Reduce任务必须在该工件的所有Map任务完成后才能开始加工.Map任务是可分的,即可以被任意分割并在多台机器上同时加工,而Reduce任务是不可分的.针对m台同类机离线模型,分别考虑了Reduce任务可中断和不可中断两种情形.对于可中断情形,设计了一个近似比为2-■的近似算法,其中g_1≥1,s_i为机器σ_i的加工速度且s_1≥s_2≥…≥s_m;对于不可中断情形,则给出了一个近似比为2+3~(1/2)/3的近似算法.上述结果是对已有文献的改进. 相似文献