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现有的草图识别框架利用整幅图像作为网络输入,草图识别过程可解释性较差.文中融合深度学习和语义树,提出草图语义网(Sketch-Semantic Net).首先对草图进行部件分割,将单幅完整的草图分割为多个具有语义概念的部件图.然后利用深度迁移学习识别草图部件.最后通过语义树的语义概念关联部件同部件所属草图对象类别,较好地弥补sketch图像从底层语义到高层语义之间的语义鸿沟.在广泛应用的草图分割数据集上的实验验证文中方法的有效性. 相似文献
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高校中的二级学院是教学活动的实体,承担着组织和执行教学活动的全过程任务,既是教学活动的直接组织者,又是教学活动过程的直接监督者,也是教学效果的直接检测者。建立学校及学院教学质量监控体系是保证和提高教学质量的关键和重要手段。二级学院教学质量监控体系应用控制论的观点,使用全面质量管理的方法,对二级学院的教学进行全过程监控,对提高二级学院的管理水平和教学质量有指导意义。 相似文献
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本文提出一种新的基于张量表示的域适配迁移学习中的特征表示方法,即融合联合域对齐和适配正则化的基于张量表示的迁移学习特征表示方法.当源域和目标域差异很大时,仅将源域对齐潜在共享空间,会造成数据扭曲过大.为缓解此问题,本文方法提出联合域对齐,即源域和目标域同时对齐共享子空间.并且本文方法将适配正则化引入张量表示空间求解.本文适配正则化包括动态分布对齐和图适配,以缩小域间分布差异和保留样本间流行一致性.最后融合联合域对齐,动态分布对齐和图适配,通过联合优化求解获得共享子空间表示.几个公共的跨域数据集上的大量实验结果表明了本文方法优于其它主流的迁移学习方法,验证了本文方法的有效性. 相似文献
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针对Science发表的密度峰值聚类(Density peaks clustering,DPC)算法及其改进算法效率不高的缺陷,提出一种相对邻域和剪枝策略优化的密度峰值聚类(Relative neighborhood and pruning strategy optimized DPC,RP-DPC)算法.DPC聚类算法主要有两个阶段:聚类中心点的确定和非聚类中心点样本的类簇分配,并且时间复杂度集中在第1个阶段,因此RP-DPC算法针对该阶段做出改进研究.RP-DPC算法去掉了DPC算法预先计算距离矩阵的步骤,首先利用相对距离将样本映射到相对邻域中,再从相对邻域来计算各样本的密度,从而缩小各样本距离计算及密度统计的范围;然后在计算各样本的δ值时加入剪枝策略,将大量被剪枝样本δ值的计算范围从样本集缩小至邻域以内,极大地提高了算法的效率.理论分析和在人工数据集及UCI数据集的对比实验均表明,与DPC算法及其改进算法相比,RP-DPC算法在保证聚类质量的同时可以实现有效的时间性能提升. 相似文献
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提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法, 它是一种例化方向的方法. 首先从空集开始, 逐步 选择当前最重要的条件属性对对象集分类, 从广义决策值唯一的相容块提取确定规则, 从其他的相容块提取不确定 规则; 然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性; 最后通过规则约简过程来简化所获得的规则, 增强规 则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法效率更高, 并且所获得的规则简洁有效.
相似文献17.
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破碎机是电厂中的重要设备,主要用于电厂煤的破碎。是否选择了适合煤型的破碎机产品.直接影响到煤的燃烧效率。宾夕法尼亚破碎机公司是一家总部位于美国的破碎机械及其零部件的设计、生产企业.其产品应用于世界上79个国家。早在19世纪70年代.宾夕法尼亚破碎机就来到了中国。为中国电力行业带来了世界上最先进的破碎机产品。 相似文献
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高校的根本任务是培养人才,人才培养质量是学校的生命线,全面提高教学质量,关系着高校的生存与发展,而建立学校及学院教学质量监控评价体系是保证和提高教学质量的关键和重要手段,其中对二级学院的教学质量监控进行研究和实践,对于提高教学质量具有重要意义,也是学校进行教学质量管理的重要手段和方法. 相似文献
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Z. Pawlak于1982年提出的Rough集理论有效地分析了不确定、不精确、不一致等各种不完备信息,其优点是无需任何关于数据的初始的或附加的信息,如统计学中的概率分布。该文介绍了Rough集的基本理论在数据约简中的应用。在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上,描述了一种基于核与重要度的约简算法,从降低约简算法计算复杂度角度出发,修改了属性约简算法,计算了算法修改前后的复杂度。实验结果表明,修改后的算法在降低时间复杂度的同时得出了次优属性集的约简。 相似文献