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  • 【期刊】 基于异构分类器集成的增量学习算法

    刊名:计算机工程与应用 作者:熊霖 ; 唐万梅 关键词:增量学习 ; 集成学习 ; 局部敏感哈希 ; 异构分类器集成 ; 动态权重 机构:重庆师范大学计算机与信息科学学院 ; 重庆师范大学计算机与信息科学学院 年份:2020
    摘要:将集成学习的思想引入到增量学习之中可以显著提升学习效果;近年关于集成式增量学习的研究大多采用加权投票的方式将多个同质分类器进行结合;并没有很好地解决增量学习中的稳定-可塑性难题;针对此提出了一种异构分类器集成增量学习算法;该算法在训练过程中;为使模型更具稳定性;用新数据训练多个基分类器加入到异构的集成模型之中;同时采用局部敏感哈希表保存数据梗概以备待测样本近邻的查找;为了适应不断变化的数据;还会用新获得的数据更新集成模型中基分类器的投票权重;对待测样本进行类别预测时;以局部敏感哈希表中与待测样本相似的数据作为桥梁;计算基分类器针对该待测样本的动态权重;结合多个基分类器的投票权重和动态权重判定待测样本所属类别;通过对比实验;证明了该增量算法有比较高的稳定性和泛化能力;
  • 【期刊】 体外索加固连续刚构桥梁极限应力增量计算方法研究

    刊名:铁道建筑 作者:史天亮 ; 邬晓光 关键词:连续刚构桥梁 ; 体外索加固 ; 极限应力增量 ; 计算方法 ; 规范公式 ; 公式修正 机构:中铁工程设计咨询集团有限公司太原设计院 ; 中铁工程设计咨询集团有限公司太原设计院 ; 长安大学桥梁与隧道陕西省重点实验室 年份:2020
    摘要:针对现有体外索极限应力增量规范公式在连续刚构桥梁加固计算时存在的局限性;本文建立等截面与变截面连续刚构桥梁的有限元模型;利用模型计算结果分析规范不合理部分的原因并提出相应修正方法;通过对比规范公式修正前后与有限元模型的计算结果;发现本文提出的修正方法能较准确地计算体外索加固连续刚构桥梁的极限应力增量
  • 【期刊】 超密集组网下一种基于干扰增量降低的分簇算法

    刊名:电子与信息学报 作者:梁彦霞 ; 姜静 ; 孙长印 ; 刘欣 ; 谢永斌 关键词:超密集网络 ; 虚拟小区(VC) ; 分簇 ; 和速率 ; 小区边缘用户 机构:西安邮电大学 ; 西安邮电大学 ; 西安欧亚学院信息工程学院 年份:2020
    摘要:超密集网络(UDNs)拉近了终端与节点间的距离;使得网络频谱效率大幅度提高;扩展了系统容量;但是小区边缘用户的性能严重下降;合理规划的虚拟小区(VC)只能降低中等规模UDNs的干扰;而重叠基站下的用户的干扰需要协作用户簇的方法来解决;该文提出了一种干扰增量降低(IIR)的用户分簇算法;通过在簇间不断交换带来最大干扰的用户;最小化簇内的干扰和;最终最大化系统和速率;该算法在不提高K均值算法的复杂度的同时;不需要指定簇首;避免陷入局部最优;仿真结果表明;网络密集部署时;有效提高系统和速率;尤其是边缘用户的吞吐量;
  • 【期刊】 基于改进增量卡尔曼滤波算法的UWB室内定位研究

    刊名:机械设计与制造 作者:蔡博 ; 高宏力 ; 宋兴国 ; 邹祖伟 关键词:超带宽 ; 室内定位 ; 非视距误差 ; 系统误差 ; 增量卡尔曼滤波 ; CHAN算法 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2020
    摘要:为解决室内环境下的非视距(NLOS)、多径传播以及欠观测条件下的量测系统误差给测距定位带来较大误差的问题;提出了改进增量卡尔曼滤波以消除定位误差的算法;该算法运用增量卡尔曼滤波对由超宽带(UWB)室内定位系统得到的距离值进行去噪;避免了受环境、测量设备等因素影响或者难以自校准由量测方程带来的系统误差而导致较大的卡尔曼滤波误差问题;然后运用经典Chan定位算法对目标标签实现定位获得定位结果;实验和仿真表明;与传统的小波去噪和卡尔曼滤波相比;该定位算法数据稳定性好;误差减小;显著提高了定位精度;
  • 【期刊】 一种改进的同态滤波图像增强算法

    刊名:重庆邮电大学学报:自然科学版 作者:冯相辉 关键词:低对比度图像 ; 指数型单参数同态滤波器 ; 截止频率 ; 图像增强 机构:重庆邮电大学通信与信息工程学院 ; 重庆邮电大学通信与信息工程学院 年份:2020
    摘要:针对传统同态滤波算法存在多参数不易控制和参数值经验化的问题;提出一种改进的指数型单参数同态滤波图像增强算法;该算法根据距离矩阵最大概率点估算截止频率;合并锐度因子和截止频率使算法只随距离矩阵的变化而变化;提高了算法的通用性;仿真实验结果表明;改进算法在提升图像对比度的同时增加了图像的边缘及细节;增强了图像整体视觉效果;
  • 【期刊】 增加主瓣增益控制的阵列天线方向图综合遗传算法

    刊名:计算机测量与控制 作者:左智超 ; 王明杰 ; 郭肃丽 关键词:阵列方向图综合 ; 遗传算法 ; 主瓣增益控制 机构:中国电子科技集团公司第五十四研究所 ; 中国电子科技集团公司第五十四研究所 年份:2020
    摘要:阵列天线方向图综合是针对阵列天线方向图进行的相关研究中的一项基础性的研究内容;不同的应用场景中不仅需要设计形式不同的天线阵列;更需要阵列天线方向图并根据不同的性能参数指标要求进行分析优化;从而获得符合使用要求的阵列方向图;针对传统阵列天线方向图综合算法在方向图综合过程中未考虑主瓣增益约束的问题;提出了一种用于阵列天线方向图综合的改进遗传算法;在经典遗传算法的基础上设计了新的适应度函数以满足特殊情况下对主瓣增益进行约束的需求;并在算法计算过程中增加了精英保留策略;设计了随进化代数改变的交叉、变异概率;经仿真实验;结果表明所提算法能够在阵列天线方向图综合时在保证主瓣方向上的增益满足要求的同时可以获得相对低的副瓣电平水平;
  • 【期刊】 基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

    刊名:计算机应用与软件 作者:武彬 ; 江家宝 关键词:链接突触计算网络 ; 对比度增强 ; 色彩还原 ; 遥感图像 机构:巢湖学院信息工程学院 ; 巢湖学院信息工程学院 年份:2020
    摘要:针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题;提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法;在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下;通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络;采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上;利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原;实验结果表明;相对于其他对比度增强算法;该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现;在增强图像对比度和亮度的同时;保留了丰富的纹理细节和自然色彩度;
  • 【期刊】 基于序贯回归算法的格型结构谱线增强

    刊名:信息与电脑 作者:吕小纳 关键词:谱线增强 ; 格型结构 ; 序贯回归算法 机构:郑州商学院 ; 郑州商学院 年份:2020
    摘要:谱线增强在信号处理领域有着广泛的应用;当信号混叠有宽频带干扰时;谱线增强的意义很突出;笔者重点研究了格型结构系统中序贯回归算法(SER)现实的谱线增强;并推导了格型结构系统的序贯回归算法表达式;验证了序贯回归算法的收敛过程;同时使用格型结构对单频率和双频率截断后的信号进行谱线增强;可以明显看出谱线增强对有效信号有明显增强;
  • 【期刊】 改进反锐化掩模的自适应图像增强算法

    刊名:测试技术学报 作者:冯鸣 ; 刘祎 ; 张鹏程 ; 王磊 关键词:图像增强 ; 反锐化掩模 ; 自适应 ; 噪声抑制 ; 过冲去除 机构:中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室 ; 中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室 年份:2020
    摘要:图像增强是图像预处理过程中的一个重要环节;传统的线性反锐化掩模是一种常用的图像增强算法;但它在增强图像的同时会放大图像噪声或使边缘部分产生过冲现象;导致图像质量下降.针对这一问题;提出了一种改进反锐化掩模技术的自适应图像增强算法;该算法通过使用正弦函数来自适应地控制邻域内不同像素的权重;使图像平坦区域和边缘部分进行不同程度的增强.实验结果表明该算法对图像边缘细节的增强有了明显的提升;同时也在一定程度上减弱了噪声的放大和边缘过冲现象;改善了图像整体质量.
  • 【期刊】 基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法

    刊名:北京理工大学学报 作者:余发军 ; 刘义才 关键词:模式识别 ; 特征提取 ; 量子进化算法 ; 稀疏分解 机构:中原工学院电子信息学院 ; 中原工学院电子信息学院 ; 武汉商学院机电工程与汽车服务学院 年份:2020
    摘要:特征提取是进行模式识别的关键环节;利用稀疏分解将信号表达为具有一定结构特征的原子组合;为提取信号内部特征信息提供了一种有效途径.本文提出基于改进量子进化算法的稀疏特征提取方法;利用改进量子进化算法的并行性和全局搜索能力;使信号在过完备的原子库上实现快速精确的稀疏分解.对过完备的原子库进行量子比特概率幅编码;通过量子比特的交叉进化-变异操作更新原子库;以信号残差与原子的内积作为量子进化目标函数;筛选出最具信号结构特征的原子;凭借稀疏重构实现信号的特征提取.仿真信号和故障轴承振动信号的稀疏特征提取结果表明了所提方法的有效性和优越性.
  • 【期刊】 双分支迭代的深度增量图像分类方法

    刊名:模式识别与人工智能 作者:何丽 ; 韩克平 ; 朱泓西 ; 刘颖 关键词:双分支卷积神经网络 ; 保留集 ; 增量学习 ; 深度学习 ; 图像分类 机构:天津财经大学理工学院 ; 天津财经大学理工学院 年份:2020
    摘要:针对深度增量学习可能产生灾难性遗忘的问题;提出双分支迭代的深度增量图像分类方法;使用主网络存储旧类知识;分支网络学习增量数据中的新类知识;并在增量过程中使用主网络的权重优化分支网络的参数.使用基于密度峰值聚类的方法从迭代数据集中筛选典型样本并构建保留集;并加入增量迭代训练中;减轻灾难性遗忘.实验表明;文中方法的性能较优.
  • 【期刊】 用氡室连续测量涂膜阻氡率方法及其算法

    刊名:涂料工业 作者:李烜 关键词:阻氡性能表示法 ; Pδ值 ; 涂膜阻氡率 ; 标准 ; 无衬底涂膜 ; 隔氧性能 机构:湖南环境生物职业技术学院 ; 湖南环境生物职业技术学院 ; 衡阳市南华瑞尔康高科技有限公司 年份:2020
    摘要:为解决在测量涂膜阻氡率时带来的环保、经济、重复利用氡源、连续测量寻找体系平衡态等问题;在本测量系统中设计了利用廉价易得的铀矿粉作为氡源的氡室;采取以不锈钢丝网为骨架制作无衬底涂膜样板;消除衬底在测量涂膜阻氡率时带来的影响;运用统计物理学原理;找出涂膜影响氡室内的氡浓度和集氡室内的氡浓度的规律;从而推导出了一种反映涂膜阻氡率的算法;提出了涂料阻氡性能新的表示方法;提出了一个新的物理量——Pδ值(防氡值);研究结果表明:用氡室测量涂膜阻氡率方法及其算法是可行的;可作为测量涂膜阻氡率的通用标准方法;还可作为涂膜等薄膜的隔氧性能的测量方法;
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