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81.
为了降低尺寸可变块匹配运动补偿中优化分割的时间复杂性,提出了基于四叉树分割的尺寸可变块匹配双向运动估计和补偿方法。该方法每隔一帧进行一次双向估计和补偿,对于双向补偿帧,利用前一帧的分割信息先进行后向估计和补偿,再对包含复杂运动的小块进行前向估计和补偿,其中的重叠补偿区域采用加权平均。仿真结果显示,在分割的时间复杂性降低了50%的情况下,其峰值信噪比下降很少(平均小于0.1dB),表明该方法是可行的。 相似文献
82.
Using the defining matrices of A_1 in classical algebras A_n, B_n, C_n and D_n, deduce the embedding indices of the physical A_1 algebra in classical algebras, The Ginocchio so (8) model is as an example. 相似文献
83.
徐忠和 《科技情报开发与经济》2005,15(24):253-254
介绍了定向断裂控制爆破原理和技术特点,以官地矿中六采区轨道巷为试点,对中深孔定向断裂控制爆破技术进行了理论研究和工程实验,指出该技术在理论上先进,实践上可行,经济和技术效果明显,值得推广应用。 相似文献
84.
OPTIMALVALUEFUNCTIONSINMATHEMATICALPROGRAMMINGANDCONVERGENCEFORGRADIENTPROJECTIONMETHOD¥WANGChangyu;ZHAOFuan(InStituteofOR,Qu... 相似文献
85.
在含有临界指数的p-Laplace方程,由于嵌入Hp^1.p(Ω)→L^p*b(Ω,|x|^-α)不紧,如果直接运用标准变分方法去讨论其临界点的存在是比较困难的.为此,采用集中紧原理,证明了方程的非平凡解的存在性. 相似文献
86.
基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模 总被引:2,自引:0,他引:2
针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%. 相似文献
87.
针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现Hownet义原向量初始化; 然后, 根据Hownet中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明, 基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。 相似文献
88.
首先, 采用分数阶Fourier变换算法, 对彩色图像进行分数阶频域变换, 分析图像的频域信息, 筛选出适合嵌入水印的系数, 作为水印的嵌入位置; 其次, 定义频域系数的隐蔽特性, 并对隐蔽特性进行分级, 使水印嵌入系数达到最优; 最后, 对二值化水印图像分块做提升小波变换和压缩感知测量, 将测量结果作为水印信息嵌入到载体图像中, 解决了当前多数水印算法嵌入信息冗余度高, 含水印图像抗攻击能力不足的问题. 实验结果表明, 该算法在抵抗几何攻击、 噪声干扰等方面性能良好, 显著降低了水印信息冗余度, 提高了嵌入的效率和水印信息安全性, 增加了水印算法的可靠性. 相似文献
89.
在由感知半径、感知角度和携带能量不同的有向传感器节点组成的异构有向传感器网络中,对满足优先级不同的监测目标有不同覆盖要求条件下的网络寿命最大化问题进行研究。利用集合覆盖的思想,将有向传感器节点划分为满足目标覆盖要求的集合,通过集合之间的切换来达到延长网络寿命的目的。首先证明本文问题是NP-hard问题,然后利用改进的和声搜索算法进行求解,一方面引入带有混沌参数的微分变异因子,改进种群的多样性;另一方面,与模拟退火算法结合增强算法的局部搜索能力。同时为对比算法性能,提出一种贪婪算法。仿真结果显示:较之原始和声搜索算法和贪婪算法,改进和声搜索算法能有效延长网络的寿命,证明了改进算法的有效性。 相似文献
90.
《信阳师范学院学报(自然科学版)》2021,(1):130-137
提出利用卷积神经网络(CNN)预测英文单词情感极性,并利用英文单词情感极性设计量化篇章情感倾向的方法.首先,利用fastText技术训练词嵌入模型,将英文单词转化为定长、稠密的词向量;接着,以词向量作为输入,构造一维CNN模型,并设计出多种具有不同深度的架构;最后,利用CNN预测模型计算篇章中所含英文单词的平均情感极性作为篇章情感倾向的量化分值.实验结果表明:相比于传统的机器学习模型,提出的CNN预测模型能够提升英文单词情感预测精度,所设计的篇章情感量化方法,也与主观判决情感色彩有较好的一致性. 相似文献