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1.
卷积神经网络由于其强大的非线性表达能力在自然图像的处理问题中已经获得了非常大的成功。传统的稀疏表示方法利用精确配准的高分辨率多光谱图像,从而限制了实际应用。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应的多光谱图像。我们构建深度残差卷积神经网络挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系。构建的深度学习网络串联多个残差块,并去除一些不必要的模块,如批标准化层,每个残差块只包含两个卷积层,这样在保证模型效果的同时又加快模型的效率。此外,因为遥感图像训练数据缺乏,我们充分挖掘自然图像和高光谱图像之间的相似性,利用自然图像样本训练卷积神经网络,进一步利用迁移学习将训练好的网络模型引入到高分辨率遥感图像超分辨问题上,解决了训练样本缺乏问题。最后,基于实际的遥感数据超分辨实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的性能,能得到较好的超分辨效果。  相似文献   
2.
研究节点动态移动以增强覆盖率,同时考虑节点的最大移动距离最小化.通过引入虚拟合力对基因进行变异,提出一种基于NSGA-II框架的改进的多目标遗传算法,达到网络覆盖率与节点移动距离之间的平衡.实验证明,该结果能得到较分散的前沿占优解.  相似文献   
3.
提出一种基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复方法.建立描述高斯噪声的最大似然函数项,采用小波基矩阵变换,构建小波变换后因子稀疏分布的先验函数;然后建立估计图像和相关超参数的联合后验概率估计模型,并通过变分贝叶斯推理得到估计的图像.利用实际的高光谱图像进行实验,从恢复的衡量指标和视觉效果图两方面验证所提出方法的有效性,结果优于目前常用的图像恢复方法.  相似文献   
4.
考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题,提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法,解决了增加项目集的加权关联规则更新问题,与对新数据库重新运行算法相比,其运行效率有显著提高.  相似文献   
5.
分布式数据库的关联规则更新算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种分布式数据库的频繁项目集更新算法.该算法主要考虑分布式数据库记录总数不变,增加新项目集后的频繁项目集更新情况.算法排除原数据库已挖掘的频繁项目集,减少了各站点候选频繁项目集数目,同时减少了各站点之间传送的频繁项目集数目,减少网络流量,提高了频繁项目集挖掘的效率.通过理论分析,该算法比FDM算法效率高,并通过实例和实验证明了算法的有效性和可行性.  相似文献   
6.
本文在关联规则提取算法深入研究的基础上,进一步提出了一种带权重又带约束的关联规则提取算法,解决了在项目集中各项目存在权重和项目间存在约束的情况下关联规则的提取问题.实验证明了该算法的有效性和实用性.  相似文献   
7.
在传统防御UDPFlood攻击的基础上研究新的处理过程,提出了一种主动防御UDPFlood攻击的机制.该机制主要通过攻击防御前的数据包特征检查及未验证表和已验证表的调用进行攻击防御.测试表明,该机制能在保证正常网络通信情况下,实现对攻击包的拦截,有效防御UDPFlood攻击.  相似文献   
8.
分析了关联规则的一种特殊情况,即如何提取不大于下限最小支持度阈值的项目集,称这样的项目集为稀缺项目集,提出了相应的类Apriori挖掘算法:Similar-Apriori算法,并将其结合Apriori算法,应用到高校师资评测系统中,从理论和实践上证明了算法的正确性和有效性.  相似文献   
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