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41.
针对高光谱图像数据分布不均匀、空谱特征提取不够充分以及随着网络层数增加而导致的网络退化等问题,提出一种基于多尺度混合卷积网络的高光谱图像分类方法。首先,使用主成分分析对高光谱数据进行降维处理;接着,利用邻域提取将邻域内的像素点作为一个样本,补充相应的空间信息;然后,使用多尺度混合卷积网络对预处理后的样本数据进行特征提取,并加入混合域注意力机制来加强空间和光谱维中有用的信息;最后,使用Softmax分类器对每个像素样本进行类别划分。实验结果表明:将所提出的模型在Indian Pines和Pavia University两个高光谱数据集中进行实验,其总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数分别能达到0.987 9、0.983 3、0.986 2和0.999 0、0.996 9、0.998 6。该算法能够更加充分地提取高光谱图像的特征信息,与其他分类方法相比取得了更好的分类效果。 相似文献
42.
一、计算机直接制版(CTP)技术
CTP技术集激光技术,电子技术,彩色数字图像技术,计算机软硬件技术,版材技术,自动化技术等新技术于一体。用激光与电子方法直接将图像或文字信息传送到一定的介质上制成可直接上机印刷的印版。该技术实现了计算机直接输出胶印印版,省去了照排感光胶片或电分机分色胶片的拼版、晒版、PS版冲洗等传统印前工艺,降低了印刷成本,而且避免了图像信息转移过程中的网点损失,提高了工艺质量和生产效率。 相似文献
43.
为了推动挤压生物3D打印结构精度的提升,介绍了以水凝胶为代表的生物墨水挤压打印原理及相关数学模型.针对打印精度的影响因素,从结构设计、生物墨水特性、打印设备及工艺参数三方面进行系统分析,总结各参数对打印精度的作用.按照定量评价方法所涉及参数的维度归纳总结并分析不同方法的优缺点,从仿真预测、克服材料力学行为、辅助打印等方面提出研究思路,为后续挤压生物3D打印技术的进一步发展提供参考. 相似文献
45.
文章以办公室、客房为研究对象,采用FDS模拟软件对窗槛墙设置高度及设置方式进行数值模拟。模拟结果表明:窗槛墙高度为0.8m时,虽然可以大幅度降低烟气对着火层上层玻璃的影响,但不能满足安全的预期值,需要设置自动喷水灭火系统进行保护;窗槛墙高度设置为1.2m最为合理、经济、安全。在设置方式上,顶板上方设置0.4m、顶板下方设置0.8m的窗槛墙,更有利于阻止火灾的竖向蔓延。 相似文献
46.
47.
48.
马里兰烟施氮量研究初报 总被引:2,自引:0,他引:2
试验设计施氮量60、90、120、150、180、210kg/hm^2共6个处理。结果表明,前两个处理施氮太少,田间长势较弱,烟株发育不良,叶少、片小、均价、上等烟比例、产量、产值较低,收益少。后两个处理,施氮量太多,田间长势过旺,叶多、片大、病害较重,特别是210kg/hm^2处理,尽管获得较高产量,但均价和上等烟比例低,产值不高,加上成本增加,收益减少,烟叶评吸质量较差。施氮量120-150kg/hm^2,田间长势正常,烟株个体生长发育良好,群体结构合理,均价和上等烟比例较高,产量和产值最高,收益最大,烟碱含量适中,评吸质量较好。可初步认定,在当地条件下,施氮量120-150kg/hm^2为最佳处理。 相似文献
49.
对6 款3 个批次不同风格的安溪铁观音茶进行感官审评分析,并使用气相色谱-质谱联用法、多元统计分析的主成分分析、偏最小二乘法和层次聚类分析等方法,对其化学品质进行研究。结果表明:6 款产品在感官审评上具有一定差异;含水率、游离氨基酸、黄酮类物质是造成不同茶产品滋味差异的关键成分,清香型茶产品A、B具有较高含水率、游离氨基酸,滋味呈“清醇、鲜醇”;浓香型茶产品C、D的含水率、游离氨基酸、黄酮类物质含量居中,滋味呈“醇和、较醇厚”;浓香型产品E、F具有较高含量的黄酮类物质,滋味呈“醇厚、浓醇”;这些滋味成分差异主要受焙火工艺影响。吲哚、茉莉内酯、己酸叶醇酯是决定不同茶产品香气特征的关键成分,清香型产品A、B的吲哚、茉莉内酯、己酸叶醇酯相对含量较高,香气呈“清高”,产品A比产品B具有更多含“青气”的酯类香气物质;浓香型茶产品C、D的吲哚、茉莉内酯香气成分含量最低,香气呈“较浓郁”,产品D的吲哚、茉莉内酯、己酸叶醇酯均稍高于产品C,因而香气更好;浓香型茶产品E、F的吲哚、茉莉内酯香气成分含量居中,烘焙程度稍高,因而香气“浓郁”具有“花果香”,产品F具有更多醛类香气,可能是产品F香气“馥郁”、“花果香”的原因;香气成分差异主要受产品原料以及焙火工艺影响。本研究期望通过化学品质的数据化,为安溪铁观音产品的精制生产、品质管理、风味创新提供一定理论依据。 相似文献
50.