简介:单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.
简介:提出了一种参数自适应的图像超分辨率重建方法.在基于稀疏表示的图像超分辨率重建的经典算法模型框架下,正则化参数可以根据每个图像补丁本身情况自适应地确定,从而克服了人为选择参数且所有补丁参数需一致的缺点,因此使图像重建效果得到提升.实验结果表明,我们所提方法在不同尺寸扩大因子和噪声环境下都优于人工确定参数的情形,三种评价指标均表明所提方法是有效的.
简介:本文对同一样品使用不同型号的实验仪器、采用不同的碾磨时间对稻谷整精米率进行比对分析,探讨影响稻谷整精米率测定结果的主要因素。希望能促使整精米率操作方法更加完善,减少检验误差,确保测定结果的准确性。
简介:对本省两个核电厂的7个滨海自动监测子站,采用简化的潮间带形状及范围估算立体角,并考虑空气衰减因子,估算其对γ辐射剂量率贡献的理论值;对其剂量率数据进行傅里叶分析,得出主要潮汐分量的幅度及潮间带剂量率实际贡献值。理论值较实际值平均偏大70%左右。通过对各种误差因素的讨论,显示出理论模型简明而略偏保守的优良特征。以Haar小波本底功率谱为基础,提出潮间带相对剂量率限制值,并根据理论模型计算出不同距离的站址高度限制值。方法简明,可操作性较强,适用于各种潮汐类型。最终对滨海站址选取及布局优化提出建议。
简介:提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.
简介:为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线式多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.
简介:设计了一种分布式光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入式处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布式光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.
简介:本文根据美国INFICON公司HAPSITE便携式GC-MS的性能特点,结合国家环境空气的标准浓度限值要求,分析了采用便携式GC-MS检测空气中低浓度苯系物的准确度。
简介:针对鱼类养殖过程中药物残留量快速检测需求,设计了拉曼快速检测系统.该系统以微型拉曼光纤光谱仪为核心检测部件,结合785nm激光光源、非浸入式拉曼探头、高精度样品调高载物台以及计算机等模块.实验分别采集了磺胺二甲基嘧啶、氯霉素、恩诺沙星、氟苯尼考等四种常用抗菌药物的拉曼光谱,并对其在大黄鱼中的残留量进行快速检测和定性分析.
矩阵输入的多层前向神经网络学习算法
稀疏表示图像超分辨率重建的自适应方法
影响稻谷整精米率测定结果准确性的探讨
潮汐对滨海自动站γ辐射剂量率的影响及站址选择
非负矩阵分解的分布式算法
在线式多参数水质监测系统的设计与开发
分布式光伏电站数据通讯管理机的设计
便携式GC-MS测定环境空气中低浓度苯系物
便携式鱼肉抗菌药物残留量拉曼检测系统设计研究