联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法

针对红外图像在分割过程中容易产生过分割和边缘断裂的问题,该文提出了 一种联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法.首先,根据图像的像素矩阵确定邻域窗口,再利用图像整体与局部的灰度值信息选取修正系数,改善了传统Niblack参数选择方法的不足;然后,通过局部邻域熵确定背景因子,实现图像的背景分类;最后,采取最大熵法...     

基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法

针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型,实现中文长文本的准确分类。首先,通过PV-DM模型将文本表示为句向量,并将其作为神经网络的输入;然后,建立BGRU-CNN模型,经双向门控循环单元(B-GRU)实现文本的序列信息表示,利用卷积神经网络(CNN)提取文本的关键特征,通过Softmax分类器实现文本的准确分类;最后,经SogouC和THUCNews中文语料集测试,文本分类准确率分别达到89. 87%和94. 65%。测试结果表明,循环层提取的文本序列特征通过卷积层得到了进一步优化,文本的分类性能得到了提高。