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随着大数据的出现,越来越多研究者对复杂网络的社区发现感兴趣,现有社区发现算法大多为检测不重叠社区的.提出一种基于粒子群算法的重叠社区划分法,初始粒子群时考虑非法划分的产生,用标签传播法调整每个粒子的编码.在一种经典数据集上测试,验证了该算法有效性,能快速检测出网络中潜在的社区结构. 相似文献
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提出了三维微波结构的全波区域分裂算法.和其他方法相比,该算法可以大幅度地降低计算规模和计算的复杂性.文中详细讨论了不重叠型区域分裂法及其在差分格式下的实现,并利用差分格式下的区域分裂法计算了矩形波导内部三维分层结构和多层微带贴片天线的散射参数.所得结果和直接采用FDFD所得结果几乎完全吻合,证明了算法的正确性和有效性. 相似文献
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基于知识蒸馏的轻量型浮游植物检测网络 总被引:1,自引:0,他引:1
当前基于卷积神经网络的目标检测框架已成为主流,使用深层的特征提取网络可以达到很好的目标检测效果,但带来的大量的参数和计算开销使这些算法难以应用到对存储空间和参数量有一定限制的嵌入式设备中.为此,该文提出将知识蒸馏方法用于目标检测网络的特征提取网络,以提升浅层特征提取网络的性能,在降低模型的计算量和规模的同时尽可能地保证模型的性能.实验结果表明,经过蒸馏的浅层网络作为特征提取网络的检测精度比没有经过教师指导的网络精度提高了11.7%.与此同时,该文构建的浮游植物目标检测数据集不仅可以评估一些最先进的目标检测算法的性能,也有利于未来浮游植物显微视觉技术的发展. 相似文献
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比较了3种不同的时序数据故障点检测算法.基于引力的孤立点检测算法考虑了数据对象周围的密度及数据之间的距离等因素.基于均值变点的检测算法则侧重于考察故障点周围统计量的变化,而非故障点的局部范围内统计量保持未定.第三种基于均值方差变点估计的检测算法则研究了时序数据中均值和方差两个统计量都存在变点且变点时刻不相同时的变点估计问题.试验表明基于引力的算法比其他两种效果要差,而基于均值变点检测算法的计算效率要比基于均值方差估计检测算法要高. 相似文献
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并行矩阵乘法算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对大型矩阵乘法进行研究,描述了基于长方网格处理机阵列的Cannon算法,通过重叠技术,改进算法,使数据计算和数据通信在时间上重叠,达到时延隐藏的目的,给出了该算法在PC机群系统环境下的加速比和并行效率实验数据.实验证明,只要研究开发适合的并行算法,克服机群系统的通信瓶颈问题,可以成倍提高其在机群系统上的求解性能. 相似文献
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针对超视距情况下,铁路行车路障监控的实时性问题,提出了一种快速超视距障碍物识别方法.先利用纹理特征进行快速预处理与边缘检测;再利用铁轨的纵向延展特点,用搜索连通域投影最长的方法定位铁轨区域并建立检测窗;并行的用帧差法比较当前帧与检测窗识别出障碍物,最后利用IPM模型计算障碍物大小与距离.实验结果表明,在确保90.3%识别率的前提下,本算法识别障碍物平均耗时43ms. 相似文献
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无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差. 相似文献
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对网络特征进行准确和实时的测量是优化无线Mesh网络性能的基础. 该文提出一种无线Mesh网络在线测量架构以解决测量节点的位置选择问题. 联合考虑无线信号检测能力与信息传输能力,提出基于椭圆割线的测量节点选择方法. 分别以被测量节点和数据处理中心作为椭圆焦点构成测量区域,以测量系统的性能度量为目标函数,在椭圆环中选择最佳测量节点位置. 数值仿真表明,在保障无线Mesh网络在线测量品质条件下,该测量架构实现了检测能力和信息传输能力的综合优化,椭圆割线算法的计算复杂度低于随机选择算法. 相似文献
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摘要: 提出了一种改进的自适应区域分解时域有限差分(improved adaptive domain decomposition finite difference time domain, IADD-FDTD)算法. 这种算法通过对检测面上的电压值进行自适应边界检测,消除了检测面上电场值不稳定而带来的计算误差. 该算法还可得到更多的分区,提高了计算速度. 通过对多种不连续波导结构的应用分析,验证了这种算法的正确性和有效性. 相似文献
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针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类. 相似文献
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在矿井生产中,作业环境复杂,安全生产风险较大,而传统的人工安全状态检测存在效率较低、漏检率较高等问题.因此,本文提出了基于卷积神经网络的下井人员安全状态快速检测方法.其间使用YOLOv3网络进行安全帽、工作服、工作鞋的多类别目标识别.试验表明,相比于传统人工检测方法,此算法具备更高的检测效率.在试验中,平均精度均值(m... 相似文献
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为了更好地监测楼面裂痕,提出了一种改进细胞神经网络楼面裂痕图像识别方法.该方法通过一定的图像处理,建立裂痕网络和细节网络,同时增加了裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别裂痕的问题.实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别楼面裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求. 相似文献
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《湖南师范大学自然科学学报》2016,(1)
以制作全景图为例将图像拼接技术应用到制作动漫贴图上,简化动漫贴图的制作.使用手持相机采集一定重叠区域的图像,柱面投影后采用基于尺度空间的Harris算法检测图像特征点,双向归一化互相关算法匹配特征点,迭代提取阈值T的算法去除误匹配.通过改进的RANSAC算法快速估算出变换参数模型,对拼接图像进行投影变换.Szeliski灰度融合方法,直接计算匹配点灰度平均值融合图像,最后采用最佳缝合线的方法消除图像拼接处的重影.基于Matlab的数据实验表明,提出的图像拼接技术具有效率高,拼接图像清晰等优点,实现了较满意的全景图视觉效果. 相似文献