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由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务。目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流。然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息。为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨。第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合。该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征。第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息,能够很好关联到全局特征。整体模型易于实施,可以端对端训练。在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明,本文方法比现有方法取得了明显的改进。 相似文献
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互注入VCSEL非线性及同步特性的理论研究 总被引:1,自引:1,他引:1
考虑到瓦注入耦合特有的非线性效应,建立了互注入式垂直腔面发射激光器(VCSEL)的理论模型,推导了系统注入锁定范围的解析表达式,理论研究了互注入的同步类型以及注入延时对系统非线性行为的影响。结果表明:在激光器参数相同的理想情况下,系统能实现完全同步,此时注入延时会影响VCSEL的运行状态;当存在参数偏差或噪声时,系统能实现延时同步,此时注入延时对同步质量的影响呈阶梯状。仿真结果验证了所推导的锁定范围表达式的正确性,发现注入锁定范围与注入量的平方根成难比。 相似文献
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因为特性粘度是反映体系的一个特殊性状,所以本文研究了三种低分子量聚羧酸电解质对赤铁矿、大理石及石英砂浆料体系粘度的影响。只有当浆料的固含量较高,pH值经适当调节且聚合物的加入量略高于临界加入量时,聚合物分散剂才能有效的降低浆料粘度。此外,本文还讨论了不同助磨剂聚合物在球磨中湿法研磨的应用情况。 相似文献
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在煤自燃程度预测方面,基于径向基(RBF)神经网络的方法结构复杂、易陷入局部最优,基于支持向量机(SVM)方法的核函数受Mercer条件限制而对参数敏感,传统的机器学习方法误差较大。针对上述问题,提出了一种基于相关向量机(RVM)的煤自燃预测方法。以易发生煤自燃现象的亭南煤矿为例,模拟煤样自燃升温过程并采集气体浓度与煤自燃温度数据,建立训练样本和测试样本;由训练样本构建RVM模型,得到模型的最优参数;将测试样本代入已训练的RVM模型中,预测煤自燃温度值。与基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法进行比较,结果表明,基于RBF神经网络和SVM的煤自燃预测方法训练误差较小,但测试误差较大,说明这2种方法存在过拟合现象,泛化能力差;基于RVM的煤自燃预测方法的训练误差与测试误差比较接近且预测精度最高。 相似文献
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福建两类传统民居夏季室内外建筑气候的微机仿真分析 总被引:4,自引:0,他引:4
本文通过微机仿真模拟实验,分析了福建两类传统民居围护结构热特性,建筑朝向,门窗等对厦季室内热环境的影响。仿真分析结果表明,这两类民居建筑都有适应其建筑气候的热特性,夏季室内有良好的热性能。一些建筑构造处理起着重要的防热作用,这些作法对住宅建筑的防热设计具有价值。 相似文献
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采用溶剂热法制备了Zn2+和对苯二甲酸组合形成的金属有机骨架材料(MOF),并用X射线衍射(XRD)和红外光谱(FT-IR)对其进行了表征。研究了MOF对碳酸二苯酯(DPC)与1,4-丁二醇(1,4-BD)酯交换反应合成聚碳酸酯二醇(PCDL)的催化活性,并与乙酰丙酮氧钛(TiO(acac)2)、乙酰丙酮锌(Zn(acac)2)和锌铝类水滑石(Zn-A-lCO3LDH)等催化剂进行了比较。结果显示,MOF是该酯交换反应的良好催化剂。在优化的反应条件下,获得了数均分子量为3470,羟基值为35.2mg KOH/g的PCDL。 相似文献
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[目的]研究小麦面粉及面条若干品质性状的品种间差异,分析小麦面粉与面条若干品质性状间的相关性.[方法]选用烟农19、皖麦48和扬麦12等10个小麦品种(系)为试验材料,分别测定其面粉的14个主要品质性状和面条的8个品质性状,并进行面粉与面条各品质性状间的相关性分析.[结果]小麦面粉14个主要品质性状及面条8个品质性状的品种间差异均达到极显著水平;面条色泽和表现状态均与蛋白质含量、湿面筋含量、灰分含量、总戊聚糖含量、非水溶性戊聚糖含量呈显著或极显著负相关,与高峰粘度、最后粘度等部分淀粉性状呈显著正相关;面条适口性、光滑性和面条评分也表现出相似趋势.[结论]该研究10个小麦品种的面粉品质对其面条品质具有显著影响. 相似文献
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应用傅里叶变换红外光谱仪采集了420个卷烟样品主流烟气总粒相物异丙醇萃取液的FT-IR-ATR光谱,并应用二阶微分法和Karl Norris滤波器对这些IR光谱信号进行了基线校正和降噪处理,再通过PLS法将预处理的390个卷烟萃取液试样的IR光谱与用标准方法测定的烟气焦油、烟碱和水分含量进行拟合,建立了预测卷烟主流烟气焦油、烟碱和水分含量的校正模型.并将未进入校正集的30个卷烟样品的模型预测值与标准方法的测定值进行了配对t-检验.结果表明①卷烟主流烟气焦油、烟碱和水分校正模型的相关系数分别为0.9807、0.9789和0.9690,交互校验均方残差分另q为0.4839、0.0532和0.1482 mg/支,预测的线性范围分别为9.50~18.00、0.95~1.60和1.30~3.50 mg/支;②在P>0.05的条件下,烟气焦油、烟碱和水分的模型预测值与标准方法的测定值均无显著性差异.该法适用于卷烟主流烟气焦油、烟碱和水分的快速分析. 相似文献