校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

一种基于EVS相似度的邮件社区聚类方法

聚类方法的核心是如何度量事物间的邻近性。介绍了邮件特征的向量表示形式、构建了邮件特征矩阵,并使用变形后的极值分布函数模型拟合了邮件间通信特征信息;在此基础上提出了一个新的邻近性度量方法(ex-treme value distribution similarity,EVS),用以指导邮件社区划分;使用微聚类-宏聚类邮件社区划分算法验证了该方法的有效性。实验表明,在测试数据集上,相比余弦、PCC等经典的邻近性度量方法,以EVS作为划分依据的邮件社区划分算法能够更加有效地发现高质量的邮件社区。     

基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法

工业生产中带钢表面缺陷具有缺陷类型多变、背景杂乱和对比度低等特点，现有的缺陷检测方法无法检测出完整的缺陷对象。针对上述问题，提出一种基于U型残差编解码网络的带钢缺陷检测算法。在编码阶段，算法利用全卷积神经网络提取丰富的多尺度缺陷特征，并结合注意力机制加速模型收敛。在解码阶段，使用所提出的U型残差解码网络恢复编码阶段编码的显著性信息。此外，设计了一个残差细化网络，用以进一步优化粗糙的显著图。实验结果表明，所提出的算法具有较强的鲁棒性。