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101.
针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。 相似文献
103.
为了科学评价、选择与优化组织结构,分析了常见组织结构对舰船质量监督的影响。首先,综合运用熵和二元语义的基本原理与算法,提出了基于任务的舰船质量监督的时效、质量与柔性度及其权重的计算步骤与方法;然后,构建了舰船质量监督组织结构熵评价模型;最后,进行了算例分析,结果验证了该模型的实用性。 相似文献
105.
106.
针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。 相似文献
107.
108.
针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。 相似文献
109.
110.
针对大型相控阵雷达系统安全性因素多、评价困难的特点,分析并建立了大型相控阵雷达系统安全评价指标体系。提出了一种基于改进模糊层次分析法、熵权法和拉格朗日算法确定综合权重的方法,并建立了雷达系统安全性模糊综合评价模型。以某型大型相控阵雷达系统的安全性评价为例,运用所提方法确定该雷达系统的安全性指标综合权重,并进行安全性综合评价。将该方法与传统AHP评价法进行对比分析,验证了该方法的科学性和合理性。 相似文献