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基于文件工作流和强化学习的工程项目文件管理优化方法
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作者 司鹏搏 庞睿 +2 位作者 杨睿哲 孙艳华 李萌 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第10期1162-1170,共9页
为了解决大型工程项目中文件的传输时间与成本问题,提出一个基于文件工作流的工程项目文件管理优化方法。首先,构建了工程项目文件管理环境和具有逻辑顺序的文件工作流模型,分析了文件的传输和缓存。在此基础上,将文件管理优化问题建模... 为了解决大型工程项目中文件的传输时间与成本问题,提出一个基于文件工作流的工程项目文件管理优化方法。首先,构建了工程项目文件管理环境和具有逻辑顺序的文件工作流模型,分析了文件的传输和缓存。在此基础上,将文件管理优化问题建模为马尔可夫过程,通过设计状态空间、动作空间及奖励函数等实现文件工作流的任务完成时间与缓存成本的联合优化。其次,采用对抗式双重深度Q网络(dueling double deep Q network,D3QN)来降低训练时间,提高训练效率。仿真结果验证了提出方案在不同参数配置下文件传输的有效性,并且在任务体量增大时仍能保持较好的优化能力。 展开更多
关键词 文件工作流 传输时间 马尔可夫过程 对抗式双重深度Q网络(dueling double deep Q network D3QN) 文件管理 联合优化
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基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法
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作者 刘芳 杨雨妍 王鑫 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第5期1566-1578,共13页
无人机(UAV)已被广泛应用于各类领域中,目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。提出一种基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法,旨在解决无人机在目标跟踪时面临的外观变化和外界因素干扰等问题。采用Siamese网络提取模板图像和搜索... 无人机(UAV)已被广泛应用于各类领域中,目标跟踪是无人机应用的关键技术之一。提出一种基于特征融合和分块注意力的无人机跟踪算法,旨在解决无人机在目标跟踪时面临的外观变化和外界因素干扰等问题。采用Siamese网络提取模板图像和搜索图像的方向梯度直方图(HOG)特征、颜色(CN)特征和深度卷积特征,自适应计算3种特征权重的大小,增强融合特征的表达能力。采用改进的特征分块注意力机制,增强模板图像特征信息中有效区域的关注度,实现更有效地目标相似度匹配。为降低计算成本,将输出特征向量转换到YCbCr空间后进行离散余弦变换(DCT)并保留低频分量,得到特征响应图,进行分类回归得到最终目标位置。实验表明:所提算法可以降低外观变化、外界因素干扰对跟踪性能的影响,提升目标跟踪的准确性。 展开更多
关键词 无人机 目标跟踪 特征融合 特征分块注意力 Siamese网络
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融合颜色信息与特征点的镜头边界检测算法 被引量:6
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作者 蔡轶珩 胡朝阳 崔益泽 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期95-98,111,共5页
针对新闻视频镜头检测算法在高效和准确两个方面的要求很难平衡的问题,提出了一种融合全局特征与局部特征的融合算法。首先介绍了镜头边界检测的相关理论知识。接着,分别对基于H-S颜色直方图这一全局特征,以及尺度不变特征变换(SURF)特... 针对新闻视频镜头检测算法在高效和准确两个方面的要求很难平衡的问题,提出了一种融合全局特征与局部特征的融合算法。首先介绍了镜头边界检测的相关理论知识。接着,分别对基于H-S颜色直方图这一全局特征,以及尺度不变特征变换(SURF)特征点这一局部特征的镜头边界识别算法进行分析,并应用于新闻视频中进行相应的步骤设定;在此基础上,将两类典型的算法融合形成一种新的镜头边界检测算法。通过构建视频镜头检测软件平台,对其有效性进行验证。实验结果表明:融合算法能够充分发挥两类算法各自的优势,使新闻视频镜头的查准率和查全率指标得到平衡,同时大幅降低程序的运行时间,提高算法的效率和准确性。最后,对该算法进一步优化的方向作了展望。 展开更多
关键词 镜头边界检测 新闻视频 H-S颜色直方图 加速稳健特征特征点 算法融合
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基于多尺度非对称密集网络的高光谱图像分类
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作者 蔡轶珩 谭美伶 +1 位作者 潘建军 何楷祺 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1448-1457,共10页
近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的... 近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性,该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先,提出一个多尺度样本构建模块,通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块,并进行反卷积和拼接以构建输入样本,使其既包含详细的结构区域,又包含较大的同质区域;然后,提出一个非对称密集连接结构,在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强,即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征,有效地促进了特征重用。此外,为了提高光谱特征的鉴别性,提出一种精简的元素光谱注意力机制,并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下,该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%,取得了极具竞争力的分类结果。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 多尺度 非对称卷积 光谱注意力机制
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基于稀疏自动编码器和支持向量机的图像分类 被引量:5
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作者 刘芳 路丽霞 +1 位作者 王洪娟 王鑫 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期3007-3014,共8页
针对单层稀疏自动编码器在特征学习时容易丢失深层抽象特征,特征缺乏鲁棒性的缺点,提出一种新的基于稀疏自动编码器和支持向量机的图像分类方法。构建深度稀疏自动编码器对图像逐层学习并自动提取每层特征,根据特征集权值重组法得到每... 针对单层稀疏自动编码器在特征学习时容易丢失深层抽象特征,特征缺乏鲁棒性的缺点,提出一种新的基于稀疏自动编码器和支持向量机的图像分类方法。构建深度稀疏自动编码器对图像逐层学习并自动提取每层特征,根据特征集权值重组法得到每层特征权值和重组特征集。将遗传算法强大的全局搜索能力和支持向量机分类优势结合,高效、准确的完成图像分类。实验结果表明,该算法能自动地学习图像深层特征,重组特征集具有较高的特征识别力,有效地提高了图像分类准确率。 展开更多
关键词 稀疏自动编码器 特征学习 遗传算法 支持向量机 图像分类
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局部聚类分析的FCN-CNN云图分割方法 被引量:11
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作者 毋立芳 贺娇瑜 +2 位作者 简萌 邹蕴真 赵铁松 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1049-1059,共11页
空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分... 空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分析对云图每个像素点的近邻域实现相应的聚类,同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN 32s和FCN 8s中实现云图的预分割;FCN 32s预测结果中的"非云"区域一定是云图中的部分"非云"区域,FCN 8s预测结果中的"云"区域一定是云图中的部分"云"区域;余下的不确定的区域通过深度卷积神经网络CNN进行进一步分析.为提高效率,FCN-CNN选取了不确定区域中超像素的几个关键像素来代表超像素区域的特征,通过CNN网络来判断关键像素是"云"或者是"非云".实验结果表明,FCN-CNN的精度与MR-CNN、SP-CNN相当,但是速度相比于MR-CNN提高了880倍,相比于SP-CNN提高了1.657倍. 展开更多
关键词 云图像 超像素 全卷积神经网络 卷积神经网络 图像分割
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基于多任务学习的地基云图识别与分割技术 被引量:3
7
作者 张雪 贾克斌 +1 位作者 刘钧 张亮 《气象》 CSCD 北大核心 2023年第4期454-466,共13页
云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任... 云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。 展开更多
关键词 地基云图 图像识别 图像分割 多任务学习
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基于K-means聚类的Morse码自动译码研究 被引量:7
8
作者 王亚琦 袁野 +3 位作者 孙中华 贾克斌 张海瑛 吴玲玲 《无线电通信技术》 2016年第6期9-12,共4页
针对短波Morse电报自动译码准确率低的问题,提出了一种针对信号时频图,采用机器学习理论的Morse信号自动译码技术,实现了对机械或手工Morse码的自动译码。通过对短时傅里叶变换生成的Morse信号时频图像,进行自适应图像增强处理,提取Mors... 针对短波Morse电报自动译码准确率低的问题,提出了一种针对信号时频图,采用机器学习理论的Morse信号自动译码技术,实现了对机械或手工Morse码的自动译码。通过对短时傅里叶变换生成的Morse信号时频图像,进行自适应图像增强处理,提取Morse信号;采用基于K-means聚类的非监督学习方法自动分类Morse点划、间隔等信息,实现Morse码自动译码;为提高译码的正确率,设计了译码纠错方法。仿真试验和工程实践均验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 Morse码 自适应图像增强 自动译码 非监督学习
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基于统计特性的多天线能效优化 被引量:1
9
作者 杨睿哲 毕瑞琪 +2 位作者 司鹏搏 孙艳华 张延华 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期853-858,共6页
针对多天线链路,提出基于信道统计特性的传输与能效优化方案.接收端采用基于训练序列的最小均方误差估计获得信道估计值,并基于码本进行有限反馈,从而使得发送端获得信道状态信息并进行波束赋形的数据传输.针对这一传输过程进行能效优化... 针对多天线链路,提出基于信道统计特性的传输与能效优化方案.接收端采用基于训练序列的最小均方误差估计获得信道估计值,并基于码本进行有限反馈,从而使得发送端获得信道状态信息并进行波束赋形的数据传输.针对这一传输过程进行能效优化,根据其信道统计特性对最小均方误差估计值和估计误差及码本反馈量化值和反馈误差进行统计分析,进而形成针对能效度量的统计分析和能效优化模型,并给出能效最大化的训练功率及数据功率分配方案.仿真结果表明,与已有静态功率分配方案相比,提出方案可以有效地提高系统能效性,且在快速时变信道环境下,以极低复杂度获得趋近于已有动态功率分配方案的性能. 展开更多
关键词 多天线 功率分配 能效优化 信道估计 信道反馈
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面向3D打印的模型优化研究综述 被引量:5
10
作者 毛羽忻 毋立芳 +2 位作者 邱健康 赵立东 郭小华 《兵工自动化》 2017年第8期27-32,共6页
在设计可3D打印模型时常常会较少考虑模型自身的物理因素,导致实际打印模型时出现如模型表面极易产生断裂、打印出的实体重心不稳以及一些受力等问题,这些问题可依据3D打印工艺特点对3维模型优化得以解决。目前3维模型优化研究可分为:... 在设计可3D打印模型时常常会较少考虑模型自身的物理因素,导致实际打印模型时出现如模型表面极易产生断裂、打印出的实体重心不稳以及一些受力等问题,这些问题可依据3D打印工艺特点对3维模型优化得以解决。目前3维模型优化研究可分为:基于力学特征分析的模型优化、面向模型可打印的支撑结构优化与面向模型可打印的模型分割优化。结合相关文献的观点及其研究工作,从上述3方面分类介绍当前基于3D打印模型优化的方法、技术及特点。在分析研究基础上,提出未来面向3D打印的模型优化技术方法发展的新趋势。该研究成果可为相关3D打印技术研究提供参考。 展开更多
关键词 3D打印 3维建模 3维模型优化分类 力学特性分析 支撑结构 模型分割
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基于激光线阵的线阵相机在线畸变标定和校正 被引量:2
11
作者 罗晓贺 贾克斌 +2 位作者 熊道权 田秀臣 刘鹏宇 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期559-566,共8页
为了提高线阵相机畸变标定和校正的实时性和便捷性,研究并提出了一种基于激光线阵的线阵相机在线畸变标定和校正的方法。以一组相对间隔已知的激光线阵作为基准,根据其相对间隔的变化而实现相机的在线标定和校正,而无需已知相机和成像... 为了提高线阵相机畸变标定和校正的实时性和便捷性,研究并提出了一种基于激光线阵的线阵相机在线畸变标定和校正的方法。以一组相对间隔已知的激光线阵作为基准,根据其相对间隔的变化而实现相机的在线标定和校正,而无需已知相机和成像物体的相对位置,也无需其他设备,操作简单。该方法适用于成像过程中物距不变的情况。经实验证明,当激光线阵中激光线数量为41,且物距为0.25 m时,校正后影像点的位置偏差均方根为0.5685 pixel。 展开更多
关键词 线阵相机 激光线阵 在线 标定和校正
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基于ORB特征匹配的全局运动估计 被引量:1
12
作者 王朋月 毛征 +1 位作者 张晨 张广申 《兵工自动化》 2017年第12期43-47,51,共6页
为提高全局运动估计的准确性,提出一种基于定向旋转不变性(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征匹配的全局运动估计算法。首先对差分图像进行分块,通过设定阈值来筛选出有效的背景运动模块,然后经ORB特征匹配后,代入六参数运动模... 为提高全局运动估计的准确性,提出一种基于定向旋转不变性(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征匹配的全局运动估计算法。首先对差分图像进行分块,通过设定阈值来筛选出有效的背景运动模块,然后经ORB特征匹配后,代入六参数运动模型,通过最小二乘法求解出估计参数,最后对当前帧做补偿,比较补偿前后的差分图像中的目标轮廓的清晰度。实验结果表明:该算法能有效去除局部运动的影响,在保证全局运动估计准确性的同时,也确保该算法的有效性。 展开更多
关键词 全局运动估计 ORB特征匹配 参数模型 背景运动模块
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基于改进剥层法的南极冰盖密度反演算法 被引量:3
13
作者 杨望笑 窦银科 +3 位作者 稂时楠 赵博 王煜尘 左广宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期1311-1317,共7页
南极冰盖的密度-深度数据是建立高精度表面物质平衡模型时的关键参数。该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的冰盖密度和介电常数反演算法。该算法首先利用剥层反演法初步反演密度剖面,然后利用反演的密度和冰盖密实化经验公式建立密... 南极冰盖的密度-深度数据是建立高精度表面物质平衡模型时的关键参数。该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的冰盖密度和介电常数反演算法。该算法首先利用剥层反演法初步反演密度剖面,然后利用反演的密度和冰盖密实化经验公式建立密度剖面模型,最后通过优化算法寻找最优密度模型参数,从而达到校准密度的目的。基于理论冰盖模型和实测雷达数据的实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 调频连续波雷达 介电常数反演 剥层反演法 优化算法
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一种风驱动优化Tsallis相对熵的图像多阈值分割方法 被引量:7
14
作者 李粉红 卢晶 张志光 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第10期994-1000,共7页
本文提出了一种风驱动优化Tsallis相对熵的图像多阈值分割算法。首先分析了Tsallis相对熵阈值分割原理,并将其推广到多阈值分割。利用高斯分布拟合分割后的图像直方图信息,利用Tsallis相对熵作为衡量最佳分割阈值的度量函数。将风驱动... 本文提出了一种风驱动优化Tsallis相对熵的图像多阈值分割算法。首先分析了Tsallis相对熵阈值分割原理,并将其推广到多阈值分割。利用高斯分布拟合分割后的图像直方图信息,利用Tsallis相对熵作为衡量最佳分割阈值的度量函数。将风驱动优化算法与Tsallis相对熵度量函数结合,求解Tsallis相对熵函数的最优解,提高阈值分割算法的速度。最后将所提算法与穷举法、粒子群算法做比较,并且与经典的Otsu算法和基于二维熵的多阈值分割法进行对比。实验结果表明所提算法速度快、准确性高能够用于图像的多阈值分割。 展开更多
关键词 图像分割 Tsallis相对熵 高斯分布 风驱动优化 粒子群
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基于支持向量机的Morse检测算法研究
15
作者 龚智贞 袁野 +3 位作者 孙中华 贾克斌 张海瑛 吴玲玲 《无线电通信技术》 2016年第6期21-24,55,共5页
针对短波通信中Morse人工接收存在劳动强度大、实时性差的问题,提出一种Morse自动检测算法。对时频图像进行图像增强和尺度归一化预处理。提取图像的纹理特征和形状特征,并将特征组合后进行高斯归一化。最后选择不同核函数设计支持向量... 针对短波通信中Morse人工接收存在劳动强度大、实时性差的问题,提出一种Morse自动检测算法。对时频图像进行图像增强和尺度归一化预处理。提取图像的纹理特征和形状特征,并将特征组合后进行高斯归一化。最后选择不同核函数设计支持向量机分类器,基于交叉验证选取最优分类器用于Morse的检测。通过实验测试,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 MORSE 支持向量机 时频图 图像处理
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基于矩阵格的BIBD-LDPC码构造方法 被引量:2
16
作者 李通 韩建萍 王光耀 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第1期155-162,共8页
针对目前采用传统方法构造(3,m)LDPC码时会产生大量陷阱集的问题,以矩阵格(Rectangular lattices,RL)为基础提出了一种消除基本陷阱集的(3,m)QC-LDPC码的改进构造方法。通过分析矩阵格中基本陷阱集与斜率的关系,选取合适的斜率满足相应... 针对目前采用传统方法构造(3,m)LDPC码时会产生大量陷阱集的问题,以矩阵格(Rectangular lattices,RL)为基础提出了一种消除基本陷阱集的(3,m)QC-LDPC码的改进构造方法。通过分析矩阵格中基本陷阱集与斜率的关系,选取合适的斜率满足相应的约束条件以避免基本陷阱集的出现;同时,改进方案中的校验矩阵采用准循环结构,降低了LDPC码编译码复杂度。在AWGN信道中的仿真实验结果表明,本文提出的码字构造算法可以有效地降低LDPC码的错误平层。 展开更多
关键词 LDPC码 矩阵格 基本陷阱集 错误平层
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