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1.
基于MLP&ST模型的空气质量预测 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前大多数模型均为对已监测区域的空气质量进行预测,而少有对未监测区域进行预测的问题,综合考虑气象因素、空间相关性和时间依赖性对空气质量的影响,提出了一种联合训练模型MLP&ST (MLP&spatial-temporal),模拟预测北京市未监测区域未来时刻的空气质量指数(air quality index,AQI)。通过实验结果对比确定最佳历史时间步长P值为29;然后将模型与其他空气质量预测模型进行对比。实验结果表明,MLP&ST模型在3种评价指标下(RMSE,MAE,MAPE)皆优于其他对比模型,验证了所提出模型具有良好的预测效果。 相似文献
2.
3.
块先验模型在图像复原领域取得了较大的成功,但其整体模型强制局部性的缺点,易出现局部伪影、视觉观感较差的问题,提出一种新的集成多尺度块先验和梯度直方图先验的图像复原方法.对原始图像实施滤波和下采样以保持尺度不变性,在多尺度上施加同一局部块模型,即保持块低维模型的简单性,又在图像较大区域实施非局部性;将梯度直方图全局统计先验加入正则约束中,利用Wasserstein距离对复原图像与参考直方图的相似性进行度量.借助半二次分裂和最优传递理论,求解所提出的模型.通过在图像去噪和去模糊实验,相比传统方法无论在客观质量评价还是视觉观感上都更有优势,验证了方法的有效性. 相似文献
4.
为了减小粉尘浓度在线检测误差,分析光散射法和电荷感应法的基本原理,揭示两种方法的局限性;将光散射子单元和电荷感应子单元的结构和数据融合,研制并联自动切换的融合单元,提出一种粉尘浓度融合检测算法.实验发现:融合单元的检测误差≤11.3%,比光散射子单元小3.6%,比电荷感应子单元小3.5%;融合单元的平均标定分辨率为112.8,是光散射子单元的1.27倍,是电荷感应子单元的4.68倍;融合单元的标定线性度最好.表明融合技术克服了光散射法和电荷感应法的局限性,进一步减小了检测误差和提高了标定分辨率、线性度. 相似文献
5.
针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果. 相似文献
6.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
7.
雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。 相似文献
8.
针对传统贝叶斯模型算法对图像显著区域检测精度需要进一步提高的问题,提出一种改进凸包的贝叶斯模型显著性检测算法。首先,利用流行排序算法对图像进行前景提取,提取的前景区域作为贝叶斯模型的先验概率;其次,利用颜色增强的Harris角点检测算法检测图像在RGB,HSV,CIELab 3个颜色空间中的特征点,分别构造RGB,HSV,CIELab空间的凸包,求取3个颜色空间下的凸包的交集;再次,通过贝叶斯模型根据先验概率、凸包与颜色直方图结合得到的观测似然概率计算获得显著性区域图;最后,将新算法在两大公开数据集MSRA和ECSSD中进行测试。结果表明,新算法能够有效抑制背景噪声,完整检出显著区域,F-measure值在MSRA和ECSSD数据库中的测试结果分别为0.87和0.71,准确率-召回率曲线在复杂图像数据库高于传统经典算法。新算法改进了传统经典算法的检测效果,进一步提高了显著图检测的准确性。 相似文献
9.
图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果. 相似文献
10.
针对当前多组源X射线辐射地面模拟试验无法进行的问题, 提出一种单组源X射线辐射等效优化方法, 用来指导等效单组源X射线辐射地面模拟试验中多因素值的确定。首先, 利用克里金模型和层次高斯过程模型等两种数据融合建模方法, 分别构建对应的单组源X射线辐射地面模拟试验数据融合模型。然后, 分别在克里金模型和层次高斯过程模型的基础上, 提出期望提高等效优化算法和层次期望提高等效优化算法。通过对两种优化算法的对比分析可知, 层次期望提高等效优化算法在搜索中包含更多不确定性, 全局搜索效果更佳。仿真结果表明,所提方法可为后续进行等效单组源X射线辐射地面模拟试验提供目标指导。 相似文献