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1992年 | 3篇 |
1991年 | 3篇 |
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针对传统民族图案符号手工提取效率低,图案组合创新设计困难的问题,以苗族
传统的蜡染和挑花图案创新设计为例提出传统民族图案风格创新模型。该模型将改进型的形状
文法与基于深度学习的神经风格迁移网络相结合,提取并编码民族图案构型框架,通过形状文
法生成大量民族图案构型框架图案,使用风格迁移网络快速提取民族图案中的底层特征,在框
架基础上迁移生成创新民族图案设计方案。实验结果表明,该模型可以在指定框架的基础上生
成全新的民族纹饰图案,相对于直接使用神经网络对空白图像进行风格迁移生成的图案更加有
序。生成图案最终应用于苗族织物图案设计中,验证了该方法和设计流程的可行性。 相似文献
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1引言流量是工业过程中一种重要的检测参数,也是实验室研究中经常要碰到的一个参数。测量流量的传统方法是利用节流装置的差压式测量以及采用各种容积式的流量计进行测量。这些测量方式通常适用于工业生产,对于管道截面较小(直径<1厘米)的小流量测量,以上方法都不... 相似文献
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模糊数据挖掘算法在人力资源管理中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
设计了一种数据挖掘方法,能够对组织中现有人才进行聚类分析,从而发现组织内部的人才类型,并可判断某员工属于哪一种类型。 相似文献
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文章根据可见光多聚焦图像的成像机理,提出了基于离散余弦变换的融合算法。该方法先利用DCT将图像分解为不同空间频率的分量,然后利用方向对比度的融合规则得到融合图像的DCT域矩阵,最后通过DCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合多聚焦图像,从而得到同一场景中所有物体都清晰的图像。与小波融合算法相比,融合后的图像质量都很好,但计算时间缩短了。 相似文献
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流量异常检测能够有效识别网络流量数据中的攻击行为,是一种重要的网络安全防护手段。近年来,深度学习在流量异常检测领域得到了广泛应用,现有的深度学习模型进行流量异常检测存在两个问题:一是数据受噪声影响导致检测鲁棒性差、准确率低;二是数据特征维度高以及模型参数多导致训练和检测速度慢。为了在降低流量数据噪声影响的基础上提高检测速度和准确性,本文提出了一种基于去噪自编码器(Denoising Auto Encoder,DAE)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组合的流量异常检测方法。首先设计了基于DAE的流量特征提取算法,采用小批量梯度下降算法对DAE进行训练,通过最小化含噪声数据的重构向量与原始输入向量间的差异,有效提取具有较强鲁棒性的流量特征,降低特征维度。然后设计了基于GRU的异常检测算法,利用提取的低维流量特征数据训练GRU,从而构建异常流量分类器,实现对攻击流量的准确检测。最后在NSL-KDD、UNSW-NB15、CICIDS2017数据集上的实验结果表明:与其他的机器学习、深度学习方法相比,本文所提方法的检测准确率最大提升了18.71%。同时,本文方法可以实现较高的精确率、召回率和检测效率,同时具有较低的误报率。在面对数据受到噪声破坏时,具有较强的检测鲁棒性。 相似文献
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硅藻土的应用研究进展 总被引:4,自引:1,他引:4
我国硅藻土资源丰富,由于其独特的物化性能,应用范围不断得到扩展.如今硅藻土制品已广泛应用于生产实践以及人们的日常生活,并带来了很高的经济效益.本文对硅藻土在废水处理、建筑、农业、食品饮料以及作为功能填料等领域的应用研究进展进行了综述. 相似文献
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研究了添加少量表面活性剂和胶状物质在蛋白质发泡剂中,用发泡倍数和泡沫体积随时间时变化作为发泡剂性能评价指标,探讨了它们对发泡剂的发泡性和泡沫稳定性的改善效果。 相似文献
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