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情景交融是中国画重要的艺术表现形式,分析并可视化其情感对帮助用户鉴赏和管理国画有重要意义.为此,提出深层网络特征聚合重标定的中国画情感分类算法.(1)依据中国画自身特点优化卷积神经网络,强化对情感贡献大的特征激活.首先,基于接缝裁剪技术重定向国画,在避免变形的同时保留画作笔墨信息;其次,构建多层聚合特征重标定网络模块,聚合模块内卷积层信息,重标定特征响应.(2)提出多类别加权激活定位的类判别映射技术,分别计算各类别相对于卷积层的梯度获得激活定位,并将其加权聚合以突出显示CNN检测到的情感区域,实现中国画情感元素可视化.在1 000幅中国画情感数据集上获得85.8%的准确率,相比其他算法,该算法有更高的分类准确度,能够准确定位中国画情感描绘区域. 相似文献
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基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响,为了解决这个问题,将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合,提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计,因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性,从AoA估计误差的均值角度,证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究,最后通过实验和仿真验证理论分析的结果,可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。 相似文献
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大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时,如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation, SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中,避免了复杂的矩阵求逆计算,实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明,基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)算法的检测性能,为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。 相似文献
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随着中国诗词大会的热播,唤起了中国人深藏于心中的诗意。秉承弘扬中国传统文化的宗旨,主要研究基于AI语音识别技术与IM通信技术的多人在线诗词语音互动系统的开发及应用模式,运用AI技术对游戏玩家所回答的答案进行判别,让用户体验到与众不同的诗词交流模式。 相似文献