基于孪生神经网络的新增生产建设项目扰动图斑智能提取

1

作者 胡梦成 黄诗峰 +3 位作者 聂斌斌 孙亚勇 马建威 李楠 《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期234-243,共10页

新增生产建设项目扰动图斑的自动解译提取,对提高水土保持信息化监管能力有重要意义。本文以黄冈市公路工程类生产建设项目为例,采用两期不同时相遥感影像,在深度学习算法基础上,构建U-Net++为子网络的孪生神经网络模型并引入注意力机... 新增生产建设项目扰动图斑的自动解译提取,对提高水土保持信息化监管能力有重要意义。本文以黄冈市公路工程类生产建设项目为例,采用两期不同时相遥感影像,在深度学习算法基础上,构建U-Net++为子网络的孪生神经网络模型并引入注意力机制和优化处理算法,从而实现了新增公路工程类生产建设项目扰动图斑的高效率自动化提取。实验结果显示,本文提出的模型精确率、召回率和交并比分别为87.13%,84.25%和75.72%,对新增扰动图斑检测效果良好,在模型普适性验证中,新增公路工程类生产建设项目扰动图斑提取结果查全率为96.02%、查准率为73.43%,提取结果中的图斑边界与真实情况基本一致,漏提取的扰动图斑较少,模型表现出较强的泛化能力。结果表明,深度学习算法可以作为一种新增生产建设项目扰动图斑智能解译生产的新方法,能有效提高水土保持信息化监管的效率。 展开更多

关键词 水土保持信息化监管 生产建设项目 深度学习 孪生神经网络 扰动图斑智能提取

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物理对抗补丁攻击与防御技术研究综述 被引量：1

2

作者 邓欢 黄敏桓 +2 位作者 李虎 王彤 况晓辉 《信息安全学报》 2025年第1期75-90,共16页

以深度神经网络为代表的人工智能技术在经济、社会各领域中的应用越来越广泛,但与之相伴的安全性问题也逐渐凸显。深度神经网络作为概率模型所具备的不确定性,以及参数量大所带来的黑盒性质,使其容易受到对抗样本的攻击,这给基于深度神... 以深度神经网络为代表的人工智能技术在经济、社会各领域中的应用越来越广泛,但与之相伴的安全性问题也逐渐凸显。深度神经网络作为概率模型所具备的不确定性,以及参数量大所带来的黑盒性质,使其容易受到对抗样本的攻击,这给基于深度神经网络的现实世界应用带来了严重的安全威胁。因此,对抗样本研究成为人工智能安全领域的一个热门方向。其中,对抗样本攻击主要指对深度神经网络模型的输入数据添加一些微小的扰动,使得模型对输入数据的预测产生错误。而物理对抗补丁攻击则是一种在物理世界中添加对抗性图像贴纸的攻击方式,可以通过将物理对抗补丁手动贴在实际场景中的目标物体上,使得深度神经网络在图像识别、目标检测等计算机视觉任务中无法正确识别目标物体,出现错误判断。早期研究主要聚焦于数字空间中对抗样本的构造,通过对数字化样本特征的局部或全局修改来实现扰动的添加,后研究人员利用数字空间中生成的对抗样本映射到物理世界中进行攻击。随着人工智能技术在现实世界的广泛应用,物理空间中的对抗样本攻击与防御技术渐受关注。以计算机视觉任务为基础,聚焦物理空间,围绕对样本特征进行局部修改的物理对抗补丁生成技术,对物理对抗补丁攻击与防御技术进行综述。本文从不同维度梳理分析物理对抗补丁攻击的类型,详细对比分析物理对抗补丁在图像识别、目标检测和其他计算机视觉任务中的攻击方法,并总结了针对物理对抗补丁攻击的防御方法,后对未来的研究方向进行展望。 展开更多

关键词 对抗样本 深度神经网络 物理对抗补丁 人工智能安全

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面向分割的局部分块与全局多尺度注意力机制

3

作者 谭荆彬 赵旭俊 苏慧娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1141-1148,共8页

现有的注意力机制仅增强特征图的通道或空间维度,未能充分捕捉细微视觉元素和多尺度特征变化。为解决此问题,提出一种基于局部分块与全局多尺度特征融合的注意力机制(patch and global multiscale attention,PGMA)。将特征图分割成多个... 现有的注意力机制仅增强特征图的通道或空间维度,未能充分捕捉细微视觉元素和多尺度特征变化。为解决此问题,提出一种基于局部分块与全局多尺度特征融合的注意力机制(patch and global multiscale attention,PGMA)。将特征图分割成多个小块,分别计算这些小块的注意力得分,增强对局部信息的感知能力。使用一组空洞卷积计算整个特征图的得分,获得全局多尺度信息的权衡。实验中,将PGMA集成到U-Net、DeepLab、SegNet等语义分割网络中,有效提升了它们的分割性能。这表明PGMA在增强CNN性能方面优于当前主流方法。 展开更多

关键词 卷积神经网络 注意力机制 局部信息 分块策略 细节感知 全局多尺度信息 语义分割

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融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构状态评估

4

作者 陈泽鹏 刘琪钿 +2 位作者 孟思臣 陈舟 余岭 《振动与冲击》 北大核心 2025年第18期199-208,共10页

桥梁结构状态评估是桥梁结构维修养护和增强结构抗灾能力的重要前提,而结构损伤识别则是其中的核心研究内容。针对既有方法存在损伤特征指标敏感性不足、全局关注及跨通道耦合能力较弱的问题,提出一种融合自适应嵌入和跨通道注意力机制... 桥梁结构状态评估是桥梁结构维修养护和增强结构抗灾能力的重要前提,而结构损伤识别则是其中的核心研究内容。针对既有方法存在损伤特征指标敏感性不足、全局关注及跨通道耦合能力较弱的问题,提出一种融合自适应嵌入和跨通道注意力机制的桥梁结构损伤识别(adaptive embedding and cross-channel attention mechanisms assisted Transformer neural network,AECCA-former)新方法。该方法以Transformer神经网络为核心框架,在特征提取层中采用融合重叠块嵌入和扩张重叠块嵌入的自适应嵌入机制,以实现特征向量自适应嵌入,提升了分块编码的灵活性以应对不同工况的结构损伤识别需求。此外,在Transformer编码器中采用跨通道注意力机制进行特征提取,增强了所提方法在多通道测量响应上的特征提取能力。弹性支撑梁桥数值模拟表明,AECCA-former具有更优的特征提取性能,且在复杂损伤工况下能够提供更可靠、准确和具鲁棒性的结构损伤识别结果。Z24大桥工程实践结果表明,AECCA-former能够有效识别实桥损伤,且少量传感器对结构损伤识别精度影响较小。 展开更多

关键词 桥梁结构状态评估 结构损伤识别 TRANSFORMER 自适应扩张重叠块嵌入 跨通道注意力

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图像簇块扩张卷积驱动的工业相机颜色恒常系统

5

作者 陈湘军 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第10期105-112,共8页

为解决工业相机颜色恒常性任务中存在高质量数据集匮乏与实时处理的需求的问题,提出了一种结合数据增强与轻量网络方法。通过归一化光照色度均匀采样策略和图像簇块分割扩展数据集,解决标签分布不均和样本不足的问题;设计了一个由特征... 为解决工业相机颜色恒常性任务中存在高质量数据集匮乏与实时处理的需求的问题,提出了一种结合数据增强与轻量网络方法。通过归一化光照色度均匀采样策略和图像簇块分割扩展数据集,解决标签分布不均和样本不足的问题;设计了一个由特征提取模块和融合模块组成的5层卷积分段网络,在保证精度的同时显著降低了复杂度。实验结果表明,在Gehler-Shi/NUS数据集上,中位数误差分别仅为2.17°和2.73°。在部署工业相机并集成FPGA后,平均角度误差为1.52°,处理延迟≤10 ms,可支持4K@30f/s实时色彩校正。该方法在实现接近最优精度的同时,具备了更高的稳定性和处理效率,为工业复杂光照环境下的实时色彩校正提供了可靠解决方案。 展开更多

关键词 颜色恒常性 归一均匀采样 簇块扩张卷积 分段神经网络 扩展数据集

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基于裂隙灯图像区域图像块的角膜炎自动诊断方法

6

作者 蒋杰伟 丁科 +3 位作者 冯洋阳 辛宇 巩稼民 李中文 《中国医学物理学杂志》 2025年第9期1229-1235,共7页

为解决角膜炎人工诊断存在费时、费力、主观性强等缺点以及基于裂隙灯原始图像自动诊断准确率普遍偏低的问题,提出一种融合角膜病灶与结膜充血样并发症图像块特征的自动诊断方法,即从角膜区和结膜区采样,利用基于代价敏感的卷积神经网... 为解决角膜炎人工诊断存在费时、费力、主观性强等缺点以及基于裂隙灯原始图像自动诊断准确率普遍偏低的问题,提出一种融合角膜病灶与结膜充血样并发症图像块特征的自动诊断方法,即从角膜区和结膜区采样,利用基于代价敏感的卷积神经网络提取并级联高层特征,借助主成分分析方法降维后输入全连接层分类。经在宁波市眼科医院收集的6414张裂隙灯图像上训练评估,该方法在角膜炎、正常角膜、其他异常角膜上的准确率分别达97.8%、98.6%、97.0%,有效融合相关特征,为高准确率角膜炎诊断提供可行方案。 展开更多

关键词 角膜炎 自动诊断 裂隙灯图像块 特征融合 卷积神经网络 代价敏感

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基于内容特性的光场图像全参考质量评价算法

7

作者 张友志 汪磊 +1 位作者 蒋俊明 刘德阳 《安庆师范大学学报(自然科学版)》 2025年第2期42-50,共9页

光场成像可以记录三维场景的空间和角度信息。然而,光场图像在处理过程中会产生各种类型的失真,从而影响其视觉效果,因此评估光场图像质量非常重要。目前,一些基于图像块(patch)输入的光场图像全参考质量评价模型,图像块和整个光场图像... 光场成像可以记录三维场景的空间和角度信息。然而,光场图像在处理过程中会产生各种类型的失真,从而影响其视觉效果,因此评估光场图像质量非常重要。目前,一些基于图像块(patch)输入的光场图像全参考质量评价模型,图像块和整个光场图像会使用相同的标签分数,导致了标签噪声的问题。此外,大多数光场图像全参考质量评价模型没有充分挖掘光场图像的结构信息,从而限制了模型的性能。为了进一步提升光场图像全参考质量评价性能,文章提出了一种基于内容特性的光场图像全参考质量评价算法。其主要贡献点为(1)从角度空间块中解耦出光场角度信息、空间信息以及结构信息,充分挖掘光场内容特性以提升质量评价性能;(2)对图像块的高维内容特征进行显著性加权,探究图像块高维特征对于光场图像局部质量映射成全局质量的影响,有效解决了标签噪声问题。在3个具有代表性的光场图像数据集上进行了大量实验,结果表明,所提出的方法优于当前最先进的光场图像质量评价方法。 展开更多

关键词 光场 图像质量评价 全参考 图像块 光场内容特性 CNN

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神经网络辅助双频U型槽贴片天线优化

8

作者 张斌 丁海兵 +1 位作者 王晶 薛谦忠 《电子科技》 2025年第7期34-39,共6页

为了提高天线设计效率,利用机器学习辅助天线优化设计,文中基于PSO-BPNN(Particle Swarm Optimization-Back Propagation Neural Network)模型设计了一款双频U型槽贴片天线,其工作频率覆盖IEEE802.11y(3.65 GHz)和IEEE802.11a(5.20 GHz... 为了提高天线设计效率,利用机器学习辅助天线优化设计,文中基于PSO-BPNN(Particle Swarm Optimization-Back Propagation Neural Network)模型设计了一款双频U型槽贴片天线,其工作频率覆盖IEEE802.11y(3.65 GHz)和IEEE802.11a(5.20 GHz)两个频段。将所设计的天线与基于PSO算法设计的天线进行对比,根据仿真模型加工天线实物,并进行了测试实验。结果表明,在5.20 GHz谐振频率处,PSO-BPNN模型和PSO模型算法设计的天线回波损耗接近,而在3.65 GHz谐振频率处,基于PSO-BPNN模型设计的天线回波损耗为-22.65 dB,阻抗带宽为0.205 GHz,相比PSO算法设计的回波损耗和阻抗带宽分别提升了47.85%和11.41%。测试结果表明,基于PSO-BPNN模型算法设计的天线辐射特性与实测结果吻合较好。 展开更多

关键词 BP神经网络 粒子群算法 天线优化设计 双频 贴片天线 U型槽 电磁仿真 回波损耗

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面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法 被引量：1

9

作者 方毓楚 李文中 +3 位作者 曾曜 郑阳 胡崝 陆桑璐 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1413-1430,共18页

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能... 随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此,针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练,这在边缘场景中具有诸多局限性.首先,不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪声,使得统一模型难以适应所有环境.其次,深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大,且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题,本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪声和边角案例的鲁棒性.具体的,在故障定位阶段,类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为,本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络,观测其内部运行情况,实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时,通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外,本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出,从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪声以及4个神经网络模型的实验中,与现有修复算法相比,本文方法在修复性能上取得了 6.64%至20.00%的提升.同时,本文方法所需的训练样本量减少了超过90%,而所需更新的参数量最高减少了 91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径. 展开更多

关键词 神经网络修复 深度边缘计算 故障定位 故障预测 神经网络补丁

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基于随机块移位和可变形注意力的视频烟雾识别

10

作者 谢晔辉 赵海涛 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第6期1204-1211,共8页

识别出工业环境中的烟雾排放行为对于规范和实时监督企业,以及环境保护都具有至关重要的意义。然而,识别工业排放烟雾具有很高的挑战性,一方面工业排放烟雾具有高透明度、高动态性等特点;另一方面烟雾的形状和尺寸可能会因环境、光照等... 识别出工业环境中的烟雾排放行为对于规范和实时监督企业,以及环境保护都具有至关重要的意义。然而,识别工业排放烟雾具有很高的挑战性,一方面工业排放烟雾具有高透明度、高动态性等特点;另一方面烟雾的形状和尺寸可能会因环境、光照等因素而发生变化。目前主流的烟雾识别方法都是基于图像或视频的深度学习模型,但是基于图像的模型无法对视频中烟雾的动态特性进行有效的时序建模,同时基于视频的模型没有考虑烟雾形状多变的特性。将随机块移位(random patch shift,RPS)和可变形注意力(deformable attention,DA)引入Swin Transformer。RPS将传统的2D空间注意力转变为时空注意力,从而使用2D的自注意力计算对动态烟雾进行建模;DA通过自适应形变的方式使网络能够适应不同的烟雾形态和外观变化,提高网络的鲁棒性和泛化能力。在RISE数据集上的实验结果表明,本文方法能够在3个子集上分别达到0.85、0.86和0.84的F 1分数,相比其他方法有0.01~0.06的提升。 展开更多

关键词 烟雾识别 随机块移位 可变形注意力 深度神经网络

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Box-Behnken响应面法结合BP神经网络优化黑胡椒脐贴处方研究 被引量：2

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作者 程索婷 黄莉 +3 位作者 邹纯才 鄢海燕 任佩 王紫彤 《安徽中医药大学学报》 CAS 2024年第3期93-99,共7页

目的采用Box-Behnken响应面法结合BP神经网络优化黑胡椒脐贴处方。方法在前期预试验的基础上,以载药量、促渗剂用量、聚乙二醇(polyethylene glycol,PEG)6000与微粉硅胶的比例为影响因素,进行单因素试验。结合体外透皮试验,利用高效液... 目的采用Box-Behnken响应面法结合BP神经网络优化黑胡椒脐贴处方。方法在前期预试验的基础上,以载药量、促渗剂用量、聚乙二醇(polyethylene glycol,PEG)6000与微粉硅胶的比例为影响因素,进行单因素试验。结合体外透皮试验,利用高效液相色谱法测定胡椒碱的含量,对胡椒碱峰面积、指纹图谱的总峰面积和脐贴的成型性、剥离残留度和基质填充情况赋以权重,所得结果为综合评价指标。在单因素试验的基础上利用Box-Behnken响应面法结合BP神经网络优化脐贴处方。结果黑胡椒脐贴的最佳处方为载药量7%、氮酮4.5%、PEG6000与微粉硅胶的质量比为43∶1。结论黑胡椒脐贴的处方合理,可为后续贴剂的药效学研究提供基础。 展开更多

关键词 黑胡椒 脐贴 Box-Behnken响应面法 BP神经网络

暂未订购

基于关键区域特征提取与二阶段分类网络的场景识别方法

12

作者 韩瀛昊 李菲菲 《电子科技》 2024年第7期25-32,共8页

在场景识别任务中,存在异类场景包含高相似度的物品种类或同类场景空间布局差异过大的情况,即场景的类间相似性与类内差异性。现有方法通过增强数据集或利用多层次的信息互补提高分类器的判别能力,尽管性能得到了一定提升,但仍存在局限... 在场景识别任务中,存在异类场景包含高相似度的物品种类或同类场景空间布局差异过大的情况,即场景的类间相似性与类内差异性。现有方法通过增强数据集或利用多层次的信息互补提高分类器的判别能力,尽管性能得到了一定提升,但仍存在局限性。文中提出了关键区域特征提取(Discriminative Patch Extraction,DPE)以及二阶段分类(Two-Stage Classification,TSC)网络的方法来克服场景的类间相似性与类内差异性。关键区域提取通过保留图像中的关键信息区域来避免类内差异性对场景识别的影响,而二阶段分类网络则通过粗细两个阶段的训练来避免类间相似性对场景识别的影响。文中方法结合ViT(Vision Transformer)等基线网络,在经典场景识别数据集Scene15、MITindoor67和SUN397上的分类精度分别达到了96.9%、88.4%以及76.0%。所提方法在最大规模的场景识别数据集Places365上取得了60.5%的最高分类精度。 展开更多

关键词 场景识别 深度神经网络 类间相似 类内差异 数据增强 关键区域特征提取 二阶段分类 VIT

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基于数据融合的日光温室传感器布设 被引量：14

13

作者 许可 冯丹 +1 位作者 王枫 彭秀媛 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第1期91-97,共7页

针对北方日光温室内环境监测传感器的布设问题,设计了基于神经网络、分批估计理论与自适应加权平均融合算法的日光温室传感器布设方案.利用11个监测点采集到的温室内西红柿生长环境温度和湿度数据,在运用BP神经网络进行缺失值补全的基础... 针对北方日光温室内环境监测传感器的布设问题,设计了基于神经网络、分批估计理论与自适应加权平均融合算法的日光温室传感器布设方案.利用11个监测点采集到的温室内西红柿生长环境温度和湿度数据,在运用BP神经网络进行缺失值补全的基础上,结合分批估计理论和自适应加权平均融合算法进行多传感器数据融合.通过对比融合值与原始数据的相对误差,选择最佳传感器数据,以此为基础确定最优传感器布设区域.结果表明,相对于算数平均融合与自适应加权平均融合,基于分批估计的自适应加权平均融合方法可以更合理地反应多传感器数据特征. 展开更多

关键词 日光温室 传感器 布设方案 温度数据 湿度数据 神经网络 分批估计 自适应加权平均融合

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利用双通道卷积神经网络的图像超分辨率算法 被引量：18

14

作者 徐冉 张俊格 黄凯奇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期556-564,共9页

目的图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基... 目的图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基础上,提出双通道卷积神经网络学习低分辨率与高分辨率图像块相似度进行图像超分辨率的算法。方法首先利用深度卷积神经网络学习得到有效的低分辨率与高分辨率图像块之间相似性度量,然后根据输入低分辨率图像块与高分辨率图像块字典基元的相似度重构出对应的高分辨率图像块。结果本文算法在Set5和Set14数据集上放大3倍情况下分别取得了平均峰值信噪比(PSNR)为32.53 d B与29.17 d B的效果。结论本文算法从低分辨率与高分辨率图像块相似度学习角度解决图像超分辨率问题,可以更好地保持结果图像中的边缘信息,减弱结果中的振铃现象。本文算法可以很好地适用于自然场景图像的超分辨率增强任务。 展开更多

关键词 图像超分辨率 Pair—wise卷积神经网络 双通道卷积神经网络 图像块相似度学习

原文传递

基于卷积神经网络的互花米草识别研究 被引量：8

15

作者 李岩舟 何艳洲 +3 位作者 覃锋 钱万强 吴媚 乔曦 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第4期159-166,F0002,共9页

互花米草的侵入对我国的生态系统多样性造成了巨大损失,如何准确地识别零散斑块的互花米草对其早期监测及预警具有重要意义。采用低空无人机遥感技术,以广西北海地区春季时期红树林中的互花米草为研究对象,利用AlexNet、VGG16、GoogleNe... 互花米草的侵入对我国的生态系统多样性造成了巨大损失,如何准确地识别零散斑块的互花米草对其早期监测及预警具有重要意义。采用低空无人机遥感技术,以广西北海地区春季时期红树林中的互花米草为研究对象,利用AlexNet、VGG16、GoogleNet、ResNet50、EfficientNetB0五种卷积神经网络,分别对包含互花米草、红树林及其他地物背景的图像数据集进行模型的训练、验证与测试,然后将训练好的五种网络模型对整个试验区域的互花米草及地物背景进行识别并标记,得到互花米草的分布图。基于混淆矩阵和运算时间的综合定量评估结果表明,ResNet50网络模型总体上优于另外四种网络模型,识别准确率最高,达到了96.96%,且在测试集上耗时仅为5.47 s。将识别结果图与互花米草实际分布图进行对比,ResNet50网络模型的识别结果与互花米草的实际分布基本重合。 展开更多

关键词 无人机遥感 互花米草 卷积神经网络 零散斑块

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RBF神经网络在显示器色空间转换中的应用 被引量：1

16

作者 洪亮 李予 +1 位作者 楚高利 王娜 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第23期134-137,148,共5页

目的研究RBF神经网络对显示器色彩空间转换预测准确性的方法。方法通过编程借助Measure Tool软件自动测量获取建模和测试数据,通过反复测试选择建模合适的函数和参数,最后用RBF神经网络模型进行仿真实验,以获取较好的RGB转换到Lab色空... 目的研究RBF神经网络对显示器色彩空间转换预测准确性的方法。方法通过编程借助Measure Tool软件自动测量获取建模和测试数据,通过反复测试选择建模合适的函数和参数,最后用RBF神经网络模型进行仿真实验,以获取较好的RGB转换到Lab色空间的转换模型。结果 RBF神经网络模型测试得到的色块平均色差达到0.75,最大色差达到19.7。结论该方法建模简单方便,网络训练速度快,转换精度高,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 展开更多

关键词 色彩空间 色块 RBF神经网络

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基于BP神经网络矩形微带天线谐振频率预测 被引量：7

17

作者 李向阳 曾文波 《广西科技大学学报》 CAS 2014年第3期26-31,共6页

谐振频率是微带天线的重要技术指标,建立合适的数学模型以获得微带天线精确的谐振频率,在微带天线的设计中至关重要,通过BP神经网络建模的方法对天线谐振频率进行预测.以一款谐振频率为2.4 GHz的矩形微带天线为分析算例,通过HFSS软件的... 谐振频率是微带天线的重要技术指标,建立合适的数学模型以获得微带天线精确的谐振频率,在微带天线的设计中至关重要,通过BP神经网络建模的方法对天线谐振频率进行预测.以一款谐振频率为2.4 GHz的矩形微带天线为分析算例,通过HFSS软件的仿真计算,获取了大量的天线样本,在此基础上建立了矩形微带天线的BP神经网络模型,并预测出不同结构参数下5个矩形微带天线的谐振频率.再将这5个天线的结构参数输入HFSS软件,用HFSS软件对这些天线进行仿真得到其谐振频率,比较结果证明采用BP神经网模型预测得到的天线谐振频率与HFSS仿真结果间误差很小,说明神经网络预测得到的天线谐振频率有效,本文的设计方法可行,效果良好. 展开更多

关键词 矩形微带天线 BP神经网络 HFSS天线仿真软件

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监督颜色校正方法研究 被引量：14

18

作者 刘关松 吕嘉雯 +1 位作者 徐建国 高敦岳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期502-506,共5页

消除由于光照等条件变化而对图像颜色值产生的影响是进行彩色图像的识别和分析的关键 .该文从表面反射的有限维线性模型出发 ,在理想情况下导出了颜色值从非标准光照到标准光照的线性转换关系 .实际上 ,由于成像系统本身采用了一些处理... 消除由于光照等条件变化而对图像颜色值产生的影响是进行彩色图像的识别和分析的关键 .该文从表面反射的有限维线性模型出发 ,在理想情况下导出了颜色值从非标准光照到标准光照的线性转换关系 .实际上 ,由于成像系统本身采用了一些处理技术 ,使得转换关系应为非线性 .文中提出了新的监督颜色校正方法 ,通过在图像摄取环境中放置监督色板 ,并借鉴监督学习的思想 ,分别采用线性回归、多项式回归和BP神经网络三种方法来求解转换关系 ,从而对颜色值进行校正 .试验结果表明 ,三种方法都达到了较好的校正效果 ,且应用条件几乎不受限制 .相比之下 。 展开更多

关键词 图像识别 彩色图像 监督 颜色校正法 图像处理 计算机 图像颜色值

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基于响应延时预测的流媒体集群服务器负载调度策略 被引量：2

19

作者 王芳 汪伟 《计算机与现代化》 2013年第5期108-111,116,共5页

随着流媒体应用的指数级增长,提高流媒体服务器的性能越发重要。本文提出一种流媒体集群服务器的负载调度策略。综合运用多级模糊系统和人工神经网络技术,对用户请求响应延时进行模糊预测,并考虑节点服务器的流媒体节目前缀缓存和补丁... 随着流媒体应用的指数级增长,提高流媒体服务器的性能越发重要。本文提出一种流媒体集群服务器的负载调度策略。综合运用多级模糊系统和人工神经网络技术,对用户请求响应延时进行模糊预测,并考虑节点服务器的流媒体节目前缀缓存和补丁预取技术,提出基于响应延时阈值和请求流媒体节目在节点服务器的缓存情况的负载调度算法,并对该算法进行仿真验证。 展开更多

关键词 流媒体 集群服务器 响应延时预测 多级模糊系统 神经网络 前缀缓存 补丁预取 负载调度

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基于无人机遥感的荒漠草原微斑块识别研究 被引量：5

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作者 张涛 杜建民 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第6期50-58,共9页

荒漠草原是草原的极限状态,也是草原向荒漠过渡的一类草原。荒漠草原不同群落斑块之间的识别是评价草原荒漠化的一个重要指标。探索一种高效、快速的识别荒漠草原不同群落斑块之间的分布情况对动态监测草原荒漠化进程和合理开发草地资... 荒漠草原是草原的极限状态,也是草原向荒漠过渡的一类草原。荒漠草原不同群落斑块之间的识别是评价草原荒漠化的一个重要指标。探索一种高效、快速的识别荒漠草原不同群落斑块之间的分布情况对动态监测草原荒漠化进程和合理开发草地资源有重要意义。本文以无人机搭载高光谱仪进行荒漠草原遥感影像数据采集,利用主成分分析(PCA)对数据进行降维。通过对卷积神经网络进行改进,将不同卷积层的特征进行融合,进而提出一种具有多层特征融合的2D卷积神经网络(MFF-2DCNN)识别方法。结果表明,该模型对荒漠草原微斑块识别总体精度达92.23%,与SVM、KNN和原始2D-CNN相比分别提升4.35、25.71、0.95个百分点。无人机遥感与卷积神经网络的有效结合为荒漠草原不同群落斑块之间的识别分类提供新思路。 展开更多

关键词 高光谱图像 卷积神经网络 识别分类 荒漠草原 微斑块 无人机

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