基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差（Mean Square Error,MSE）作为目标损失函数，导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题，提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型（Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN）以改善重建效果.首先，鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能，SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想，实现重建过程中失真与感知质量的兼顾；其次，SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列，并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络，将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络；最后，利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验，实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上，...     

基于MPI的两种数据分组方式的KMP算法的实现

通过对KMP算法的研究,确定了基于MPI的KMP算法实现的可能性.主要重点是分析了MPI环境下KMP算法中目标串分组2种方式,第1种是把目标串进行平均的不重叠的分组,第2种上把目标串以模式串长度为重叠单位进行分组.并对初步的实验结果进行了分析.     

一种基于Dijkstra算法的三角网格地表模型算法

对二维地表模型运用Dijkstra算法求解最短路径时,为了减少计算量,需要对模型进行简化后,才开始进行Dijkstra算法的求解,所以结果并不符合实际地表情况。不在模型上进行任何简化,而是直接在模型上划分三角网格来处理最原始的模型。然后用基于Dijkstra算法和矢量夹角的三角网格地表模型算法求解最短路径。通过此算法完成了一个实例的最短路径求解。结果表明,采用文中算法所得到的结果符合Dijkstra算法求得的路径和实际情况,而复杂度并没有因为未简化模型而大幅上升,并且算法具有效率高、复杂度低、稳定性好等优点。     

反应合成AgCuO复合材料中CuO的长大动力学分析

通过分析银铜颗粒表面铜与氧的反应,计算银铜合金中铜的沉淀析出量、铜在银基体中的扩散速率以及CuO颗粒大小,研究了反应合成AgCuO复合材料中CuO的长大动力学行为.结果表明:在反应合成制备过程中,氧化铜颗粒长大动力学行为满足抛物线规律;银铜合金表面铜与氧的反应是一种铜扩散控制型反应,该氧化铜颗粒的长大与铜在银铜合金中的含量、扩散速率和所处位置(晶内、晶界)有关.计算得到的CuO颗粒大小与实际获得的氧化铜颗粒大小相吻合.