用提升方法设计三带自适应双正交滤波器组

自适应滤波器组设计是多速率滤波器组理论和应用的一个重要方面.由于其频率响应更好地匹配于输入信号的统计特性,这类滤波器组可获得更大的子带编码增益.研究了用提升方法设计三带自适应双正交滤波器组,给出了设计算法.最后,给出例子,说明其子带编码增益明显提高.     

多模型加权融合机制的石墨纯度识别

针对人工识别的效率低及单一卷积神经网络提取特征的遗漏问题,提出了多模型加权融合机制的石墨纯度识别算法.在自建小样本数据集上,进行离线扩充和在线增强,提高模型的泛化能力,减少深层CNN的过拟合问题;结合迁移学习,利用优化的AlexNet和ResNet50构建双通道卷积神经网络,提取石墨图像的深层次特征,并将两者的特征进行加权融合后,使用SoftMax分类器进行分类.实验结果表明,经过加权融合后的识别准确率均优于单一网络,达到97.94%,同时模型的稳定性增强,收敛速度加快,证明了所提算法的可行性与有效性.     

融合注意力机制的残差网络晶体硅片分类方法

为了更好地利用晶体硅片资源,实现对晶体硅片准确高效的分类,提出了一种改进的ResNet34卷积神经网络,且用于对晶体硅片高清图像进行分类.通过拍摄晶体硅片高清图像建立自有数据集,并对其进行离线扩充来有效扩大数据集.基于ResNet34网络建立分类模型,采取自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)来提高ResNet34网络的泛化能力,同时将注意力机制的方法融入到ResNet34网络中增强模型的特征提取能力,之后将改进的模型载入到晶体硅片数据集上训练,实验结果发现,所提W-ResNet34+SC-SEAM分类模型的准确率可达99.91%,比在仅利用ResNet34模型分类结果上提高了2.68%的准确率,实现了对晶体硅片的精确分类,证明了所提分类方法是可行的.