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41.
为有效评估尾矿库的安全状况,针对尾矿库数据的随机波动性、非线性和多数据源的特点,采用堆栈式自编码器算法对尾矿库进行安全评价.基于多层结构、稀疏性限制,该算法采用贪心逐层训练策略对网络权值进行优化,进而对尾矿库进行安全评价.结合淳安某尾矿库的数据进行了安全评价的仿真实验,结果表明:堆栈式自编码器算法能克服多层网络结构权值易陷入局部最小值的缺陷,有效刻画数据的非线性和随机波动性,具备良好的评价准确率. 相似文献
42.
43.
《西安邮电学院学报》2015,(6):37-44
给出一种采用鲁棒主成分分析去噪的图像超分辨率算法。对高分辨率训练图像进行Haar小波变换,使用鲁棒主成分分析法得到去噪后的近似子带字典和细节子带字典;将低分辨率测试图像的近似子带作为相应高分辨率测试图像的近似子带,通过细节子带字典恢复出高分辨率测试图像细节子带;通过逆Haar小波变换得到高分辨率测试图像,利用多级增强进一步提高图像的质量。实验结果显示,用所给方法得到的字典对噪声有鲁棒性,且高分辨率重建图像峰值信噪比较高。 相似文献
44.
以最大稀疏化阵列得到所期望的方向图是稀疏阵列综合理论中的关键问题. 由于阵列天线本身具有稀疏的物理特性, 因此可将稀疏阵列综合归结为稀疏信号的重建过程. 该文提出一种将阵列天线的波束形成问题等效为求解稀疏信号向量的最优化问题的方法, 并利用FOCUSS算法快速准确地得到最大稀疏化的阵列, 以及阵元位置和激励幅度. 理论分析和数值仿真表明了该方法的有效性. 相似文献
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随着复杂储层地震资料特征筛选的机器学习技术的进步,如何有效地对参与地震属性优选和储层反演的地震样本进行采集和分析,成为目前智能地震预测领域的一个研究热点。目前的方法多着重于模型分类算法的改进,在标签的制作和采集方面不仅耗费大量时间进行人工标注,还存在标签不平衡情况下类内可靠性、类间平衡性不强等问题。为此,提出基于稀疏强特征提取的三维地震数据完备方法。首先,基于多数决原则的样本分割(Sample Segmentation Based on Majority Rule, SSMR)寻迹多尺度、多标签三维地震样本,进行采集、自动标注;然后,改进标签洗牌平衡方法(Improved Label Shuffling Balance Method, ILSB),通过“2+1”的样本增广平衡策略进行数据完备处理,改善样本采样不平衡性导致的模型训练偏向性;最后,利用基于最小L1范数稀疏表示对奇异值分解结果进行强特征提取(Minimum L1-norm Based Sparse Representation for Feature Extraction, L 相似文献
46.
针对现有算法中字典训练花费的时间非常大,且超分辨率图像重建效果不够理想等问题,提出一种改进型字典学习的超分辨率图像重建算法.该算法在字典训练阶段,先采用PCA对低频样本集进行降维,再单独训练出低频字典,然后利用稀疏表示系数集和高频图像样本集训练出对应的高频字典,从而提高了字典构建速度.在重建阶段,先利用字典重建出初始的高分辨率图像,再根据图像结构自相似的特征,对图像进行结构自相似优化,然后对图像进行全局优化,从而提高了重建图像的质量.实验结果表明,该方法无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高. 相似文献
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