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我国独创的高速走丝数控线切割机,具有造价低,使用方便,生产率高等优点。然而,高速走丝的线切割机在加工精度方面尚不及国外低速走丝切割机,这就大大影响了高速走丝线切割机在高精度加工领域的应用和在国际电加工行业中的地位,也影响了我国模具质量的进一步提高。因此如何提高高速走丝线切割机的加工精度已成为当务之急。国外低速走丝系统采用了电极丝恒张力控制,而我国高速走丝系统由于没有实现恒张力 相似文献
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不同行人的高度相似性以及相同行人外观姿态的差异性,使得不同摄像头下的行人重识别面临严峻的挑战。生成对抗网络可以合成新的图像,被认为是解决行人姿态变化的主要技术手段。提出一种基于多姿态图像生成的行人重识别算法,利用生成对抗网络生成不同姿态的行人图像,通过归一化消除姿态的影响,从而大幅度提升行人重识别的整体性能。该行人重识别算法包括多姿态行人图像生成、不同姿态的行人特征提取与融合、距离度量和重排序三部分内容。在Market-1501数据集和DukeMTMC-ReID数据集上的实验证实了所提出算法的有效性,通过与state-of-the-art行人重识别方法比较,展示了多姿态图像生成方法在行人重识别任务中的优越性,同时表明生成行人图像的特征与原始图像的特征是相互补充的。 相似文献
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异质图神经网络作为一种异质图表示学习的方法,可以有效地抽取异质图中的复杂结构与语义信息,在节点分类和连接预测任务上取得了优异的表现,为知识图谱的表示与分析提供了有力的支撑.现有的异质图由于存在一定的噪声交互或缺失部分交互,导致异质图神经网络在节点聚合、更新时融入错误的邻域特征信息,从而影响模型的整体性能.为解决该问题,提出了多视图对比增强的异质图结构学习模型.该模型首先利用元路径保持异质图中的语义信息,并通过计算每条元路径下节点之间特征相似度生成相似度图,将其与元路径图融合,实现对图结构的优化.通过将相似度图与元路径图作为不同视图进行多视图对比,实现无监督信息的情况下优化图结构,摆脱对监督信号的依赖.最后,为解决神经网络模型在训练初期学习能力不足、生成的图结构中往往存在错误交互的问题,设计了一个渐进式的图结构融合方法.通过将元路径图和相似度图递增地加权相加,改变图结构融合过程中相似度图所占的比例,在抑制了因模型学习能力弱引入过多的错误交互的同时,达到了用相似度图中的交互抑制原有干扰交互或补全缺失交互的目的,实现了对异质图结构的优化.选择节点分类与节点聚类作为图结构学习的验证任务,在4种... 相似文献
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针对现有热点区域发现算法难以从轨迹数据集中准确识别活动热点的问题,提出了基于轨迹结构的热点区域发现框架(TS_HS)。TS_HS由候选区域发现(CHSD)算法和热点区域过滤(HSF)算法组成。首先,使用基于网格相对密度的CHSD识别空间上的轨迹密集区域作为候选热点区域;然后,利用HSF根据候选区域中轨迹的活动特征和时间变化特征,筛选出移动对象活动频繁的热点区域。在Geolife数据集上进行的实验表明,与基于全局密度的热门区域发现算法(GD_HR)以及移动轨迹时空热点区域发现算法(SDHSRD)相比,TS_HS能更有效地解决多密度热点区域的识别问题。实验结果表明,TS_HS能够根据轨迹的活动特征准确发现移动对象的活动热点区域。 相似文献
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