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以苯酚为模型化合物,对紫外光照射下含酚废水的光催化降解行为进行了研究。四种不同产地的TiO2被选择为光催化剂。实验结果表明苯酚初始浓度100mg/L,TiO2加入量80mg/100mL溶液,反应100min条件下,苯酚转化率达96%。含有少量金红石型TiO2的锐钛型TiO2的光催化活性最高。100mL 100mg/L的苯酚溶液中最佳的TiO2加入量为80mg。苯酚初始浓度低于100mg/L条件下,苯酚光催化降解反应速率遵循表观一级反应速率方程。 相似文献
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针对现有的结构化图像超分辨重建算法大多只能解决特定单一种类的结构化图像超分辨问题,提出一种基于改进Transformer的结构化图像超分辨率网络(TransSRNet).该网络利用Transformer的自注意力机制在空间序列中挖掘大范围的全局信息.采用沙漏块结构搭建空间注意力单元,关注低分辨率空间和高分辨率空间在局部区域的映射关系,提取图像映射过程中的结构化信息,使用高效通道注意力模块对自注意力模块和空间注意力模块做特征融合.在高度结构化CelebA、Helen、TCGA-ESCA和TCGA-COAD数据集上的模型评估结果表明,相较于主流超分辨算法,TransSRNet整体性能表现更好.在放大因子为8时,人脸数据集和医学峰值信噪比(PRNR)可以分别达到28.726、26.392 dB,结构相似性(SSIM)可以分别达到0.844、0.881. 相似文献
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特征绑定是特征分离和整合的过程。为探究视觉系统处理图像颜色和形状特征的动态绑定过程,提出基于任务的独立成分分析(T_ICA)和最短距离聚类相结合的方法,并将其应用于任务态下采集的脑功能(fMRI)数据,实现颜色和形状处理功能的分离和局部整合。结果表明,T_ICA将f MRI数据分离成彼此独立的特征成分,其中包含有目标特征成分和其他成分;聚类方法实现了颜色功能和形状功能的局部整合,形成了两个分别处理颜色和形状的基本感知系统。通过研究人脑视觉特征绑定机制为计算机视觉捆绑的研究与应用提供一定的参考价值。 相似文献
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基于鲁棒PCA聚类分析的径流周期特性研究 总被引:6,自引:0,他引:6
为了研究多年来河流天然径流的变化周期,引入鲁棒PCA(Principal Component Analysis)方法实现大量非线性流量数据的压缩和特征提取,得到了更具表征性的主成分,在此基础上提出了基于加权主成分距离和密度的径流聚类分析方法和径流周期特性分析的模糊模式识别算法.通过嘉陵江支流白龙江下游的三磊坝水文站1964~2002年周平均流量数据的实验和仿真,得出了该站径流具有7年的显著周期和相应的隶属度,从而证明了本文提出的基于鲁棒PCA聚类分析的径流周期特性研究方法具有较好的适用性. 相似文献
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为去除雨天拍摄照片上的雨滴,针对被雨滴所覆盖区域未知,雨滴区域中大多数背景信息已经丢失,以及需要提升图像清晰度和对全局信息关注度的问题,在生成对抗网络中生成网络的自动编码器结构中添加自注意层,并在判别网络中引入多尺度判别器。通过注意力分布图的引导,自注意层的优化和多尺度判别器的评估,生成网络在关注雨滴区域的前提下进一步关注全局信息,多尺度判别器可由粗到细更好地判别雨滴图像与清晰图像之间的差距。实验完成了所提方法与其他方法的对比,以及自对比,并用峰值信噪比和结构相似性进行评估,结果表明了所提方法的有效性,其质量和指标数值均高于其他方法。 相似文献
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