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针对现有煤矸分选方法存在模型复杂、实时性差、特征易丢失等问题,构建了一种轻量化煤矸分选网络GC-ResNet18。GC-ResNet18利用幽灵卷积(ghost convolution, GC)线性生成ghost映射的特性,剔除煤和矸石相似性特征的冗余信息。借助Softpool的下采样激活映射,保留、凸显煤和矸石的特征信息并去除冗余参数,防止过拟合现象。引入GC自注意力机制,融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势,使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征,提升煤矸图像的识别准确率。实验结果表明,GC降低了46.6%的参数量,GC自注意力机制在CIFAR10、CIFAR100上分别提升1.44%、2.32%的准确率,而Softpool池化在上述两个数据集中分别提升了0.22%、0.17%。通过对比实验,全面改进后的GC-ResNet18网络在训练效率和分类精度上优于VGG19-S-GDCNN、SBP-VGG-16等模型,在CIFAR10和CIFAR100数据集中的分类精度与同规模的网络相比均达到最优的94.07%和74.95%,并最终在自建煤矸数据集上达到了97.2%... 相似文献
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采用电沉积方法制备了H3PW12O40(PW12)-TiO2复合膜,通过SEM,EDX和XRD等手段,对其组成和结构进行了表征,并考察了该复合膜催化剂对降解甲基橙的催化活性.实验结果表明PW12存在于TiO2纳米管结构中,用PW12多酸修饰的TiO2纳米管比单独的TiO2纳米管展示出更好的光催化性能,由于电子能够从TiO2纳米管导带转移到多酸的LUMO能级,有效抑制了光生电子和空穴的复合,因而使PW12-TiO2复合膜表现出更高的光催化活性. 相似文献
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