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1.
压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上,提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法(Block Subspace Pursuit, B_SP)用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。 相似文献
2.
Aiming at knowledge representation problem of expert system for rotary machinery fault diagnosis, semantic net knowledge representation is discussed. Semantic net to represent expert knowledge of rotary machinery fault diagnosis is explored. Its realizing method is afforded in computer language, in addition, demostrating model is also developed in Visual C++. The result shows good validity of the knowledge representation. 相似文献
3.
在体验认知思潮的影响下,ZWAAN(2004)提出了的浸入式经历者框架,认为理解者是所描述的情境的一位沉浸其中的经历者,理解就是对这一情境的身临其境的经历.浸入式经历者框架将语言加工划分为激活、解读和整合3个成份,与现实情境的事物、事件和事件系列对应,力图从体验的角度揭示语言理解的过程,为语言理解研究提供了一种思路. 相似文献
4.
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
5.
6.
7.
8.
为了实现森林火灾的智能识别,提出一种基于稀疏表示的林火火焰自动识别方法.以林火火焰和5类干扰物体为研究对象,每类对象从视频图像中随机选取50帧作为训练样本,150帧作为测试样本.对每幅图像提取疑似火焰区域,求取面积变化率、颜色、纹理和形状特征参数.所有训练样本的特征向量构建训练样本特征字典,对每个测试样本利用l1最小化范数计算其在训练字典上的投影系数,根据最小重构残差进行分类识别.结果表明,稀疏表示方法的识别率可达到93.56%,为林火火焰识别提供了一个有效的解决方案. 相似文献
9.
李芸 《信阳农业高等专科学校学报》2013,(3):86-88
构式语法是以认知语言学为理论背景的语言研究方法。本文以Goldberg所倡导的构式语法理论为指导,对双及物结构予以剖析,旨在探究双及物结构这一特定构式的句法和语义特征,同时构建出双及物结构的构式表征模式,以揭示该构式的本质。 相似文献
10.
介绍了基于森林防火专家系统的知识表示、知识获取和知识库组织的基本原理和方法,阐述了一种基于网络的知识库构建的一种新方案,使推理机的设计实现容易、知识库的维护更加灵活,实现了知识的获取功能以及网络多用户访问时的并发控制功能,克服了传统专家系统的弊端。 相似文献