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目的 为了提高图像超分辨率算法对数据奇异点的鲁棒性,提出一种采用K均值聚类和支持向量数据描述的图像超分辨率重建算法(Kmeans-SVDD)。方法 训练过程:首先用K均值聚类算法将训练图像的近似子带划分为若干类,然后用支持向量数据描述去除每类数据的奇异点,最后在小波域内用主成分分析训练近似子带和细节子带字典。测试过程:根据同一场景高低分辨率图像近似子带相似这一现象,首先将待重建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,然后由训练得到的字典恢复出高分辨率测试图像的细节子带,最后通过逆小波变换得到高分辨率测试图像。结果 相比于当前双三次插值、Zeyde、ANR与Kmeans-PCA算法,Kmeans-SVDD算法重建的高分辨率测试图像的平均峰值信噪比依次提高了1.82 dB、0.37 dB、0.30 dB、0.15 dB。结论 通过大量实验发现,在字典训练之前加入SVDD过程可以去除离群点,提高字典质量。在小波域中将各频带分开重建,可避免低频图像中包含的不可靠高频信息对超分辨率结果的影响,从而恢复出可靠的高频信息。 相似文献
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基因表达数据的一个重要应用是给组织样本进行分类。在基因表达数据中,基因的数量相对于数据样本的个数通常比较多;也就是说,可以得到变量数(基因数)远远大于样本数的数据矩阵。过高的维数(变量或基因数)将给分类问题带来极大的挑战。本文提出结合一种新的特征提取方法——非相关线性判别式分析方法(ULDA)和支持向量机(SVM)分类算法,对结肠癌组织样本进行分类识别。并同其它方法作了比较研究,结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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深入分析了在线投稿、审稿系统的功能和关键技术,设计了基于B/S结构的在线投稿、审稿系统方案,并利用MVC模式的Stmts2+Spring+Jpa构架思想,采用Java编程语言、JSP页面技术。MYSQL数据库技术,实现了在线投稿、审稿系统,最后对系统的性能进行了测试和分析。Abstract: Intensively study and analyze the function and key technoligoes. The online contribution and review system based on the structure of B/S was designed and implemented with the MVC model of Struts2+Spring+Jpa ,the technology of Java, JSP and Mysql.Finally,t 相似文献
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本文针对伺服机构刚度的非线性振动问题,首先建立其刚度非线性振动方程,之后根据非线性动力学原理进行非线性振动特性分析,并在matlab环境下进行相应的仿真分析,最后得到了非线性振动的运动规律以及系统参数对振动特性的影响. 相似文献
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