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51.
在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别。理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能优于单独使用Hu不变矩,如果进一步对这两种组合的矩特征进行主成分分析处理,可显著提高系统识别性能,并减少网络的训练时间。 相似文献
52.
针对现有柔性直流输电线路接地故障的神经网络故障测距算法中,训练样本过多、训练时间较长、且未对鲁棒性提出有效验证的问题,提出一种基于S变换和粒子群(PSO)算法优化广义神经网络(GRNN)的线路故障测距算法。从故障行波能量谱的角度出发,采用S变换提取故障暂态电压信号能量谱,然后对表征各频率区间的能量进行求和,以实现对能量特征样本的准确提取;再将归一化处理后的能量样本输入神经网络进行训练,并采用PSO算法对GRNN的光滑因子进行优化,以提高网络收敛速度和训练精度。最后,通过电磁暂态仿真证明该方法定位精度高,不易受过渡电阻影响,在输入样本存在测量误差以及外界噪声干扰的情况下,最大误差仍低于1.5%,具有一定的工程运用价值。 相似文献
53.
当前对视觉问答(Visual Question Answering,VQA)建模的研究多种多样,但现有的VQA模型有一个共同的缺点:训练和推理较为耗时。研究表明,VQA模型中文本处理部分主要基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM),而VQA模型的整体性能也受制于文本处理部分的LSTM网络,由于LSTM网络具有循环的特性,LSTM网络中复杂的数据流难以有效利用GPU的并行计算优势来加速计算。针对以上问题,以优化模型的训练速度为目的,提出了一个新模型SCMP(Simple Conv1d MaxPool1d)来代替LSTM网络处理输入模型的自然语言文本。在VQA2.0数据集上的实验结果表明,该模型与现有的模型相比训练速度提高了10倍,并且没有对VQA模型的精度造成损失。此外,文中提出了一种新颖的方法来对VQA2.0数据集中的文本数据进行数据增强。实验结果表明,数据增强可以提高VQA模型的精度,同时加速模型收敛,使用增强后的数据训练的模型(SCMP)在验证集上的评估分数为63.46%,优于目前现存的VQA模型。 相似文献
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由于液晶本身不发光,需要通过背光照明,因此目前大多数产品采用冷阴极射线荧光灯(CCFL)作为背光源,但因CCFL的亮度不容易控制和响应速度慢等缺点,造成液晶显示的能源浪费和动态模糊。文章提出了一种基于点阵式LED的动态背光源结构,将单个LED发出的光投射区域限制在散光膜的单一区域,即每个LED只负责液晶部分区域的背光照明。文章还设计了动态背光源的驱动电路,通过对显示的画面进行分析.采用亮度动态控制的方式可以得到不同区域的最佳亮度,同时驱动LED背光达到相应的亮度。并利用Matlab软件仿真LED背光源,结果表明采用动态背光源能有效地降低功耗.提高图像对比度。 相似文献
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60.
不久前,微软终于正式推出Windows XP SP3,《微型计算机》早在今年2月下的《老姜辣,还是新贵靓?Windows XP SP3 Beta大战Windows Vista SP1 RC1》就对其进行了预览。其中提到了在Windows XP SP3下安装IE7.0的问题,即如果原先的Windows系统没有安装IE 7.0, 相似文献