基于Gabor滤波和级联GCN与CNN的高光谱图像分类

在高光谱图像分类中，原始的图卷积网络作用在数据量较大的数据集上时，会出现内存开销大、时间成本高的问题，而且单一的图卷积网络模型不能对高光谱图像进行充分的特征提取。为了在数据量较大时降低时间成本并充分提取特征以提高分类精度，本文研究了Gabor滤波和批处理的图卷积网络级联卷积神经网络的融合网络对高光谱图像进行特征提取的方法，并在3个数据集上进行了验证。实验结果表明，本文的方法在对数据量较大的数据集分类时可以较好地降低时间成本，提高分类精度。     

双层视图筛选下多视图主动学习的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类已标记样本稀缺的问题,研究如何高效利用多视图选取更高质量的未标记样本.首先采用不同方向、尺度的3D-Gabor滤波器产生兼具空间?光谱信息的数据立方体;然后进行双层视图筛选:第1层筛选最具充分性的多视图,接着针对传统视图多样性筛选计算量大、耗时长的问题,提出在低维空间计算视图的多样性强度值DI,利用D...     

高功率毫米波过模波导模式耦合设计

在模式耦合理论的基础上,对过模圆波导模式耦合进行了系统研究,得到了最优几何参量.采用不同的相位重匹配方法和选择相应的几何结构,对TM01-TE11、TE01-TM11、TE0-TE01、T01-TE,11.模式变换器进行了优化分析,以此结果可设计出相应的紧凑、高效、宽带毫米波过模波导模式转换器.     

论研究生科研创新能力的培养

研究生教育是我国教育体系中最高层次的教育,同时,研究生创新能力是研究生教育质量的主要标志之一。近年来,随着研究生招生规模扩大,研究生创新能力不强成为亟需解决的问题。本文在分析了影响研究生科研创新因素的基础上,提出了相应的对策。     

闽台木偶雕刻艺术产业现状与开发对策———以闽南漳州、泉州为重点

阐述闽台木偶艺术是两岸民众的宝贵财富,具有极高的融入创意产业的价值。文化产业的开发与非物质文化遗产保护的互动,是传统民间美术在当代实现转化、发展与创新的一条新途径。因此,在现代新潮艺术和市场经济的冲击中,应面对市场,突出闽台木偶特色优势,将其文化资源通过创意产业的创新、开发转化为新的创意理念和新的运作机制,建立健全闽台木偶产业链市场体系,促进两岸木偶造型艺术多样化的发展。     

一种基于优化小波神经网络的语音识别

在以往的BP小波神经网络中,最常用的学习算法是BP算法,BP算法实质上就是梯度下降法,是一种局部搜索算法,梯度下降法使得网络极易陷入局部最小值,从而使得网络训练结果不尽人意,搜索成功概率低.取代传统的梯度下降法,利用粒子群算法对小波神经网络中的参数进行优化.然后利用基于粒子群优化(PSO)的小波神经网络进行抗噪声语音识别实验,仿真结果表明,与BP网络相比,PSO算法在迭代次数、函数逼近误差、网络性能方面均优于BP网络,系统的识别率也得到较大的提高.     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．