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当前,大部分农作物病害图像识别方法主要关注于精度而忽略了鲁棒性.在面向实际环境时,由于噪声干扰和环境因素影响导致识别精度不高.为此提出了一种高阶残差和参数共享反馈的卷积神经网络模型以应用于实际环境农作物病害识别.其中,高阶残差子网络为病害表观提供丰富细致的特征表达,以提高模型识别精度;参数共享反馈子网络用来进一步抑制原深层特征中的背景噪声,以提高模型的鲁棒性.实验结果表明,当面向实际环境农作物病害识别时,本文方法在识别精度和鲁棒性上均优于其他方法. 相似文献
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基于JavaScript 切片的AJAX 框架网络爬虫技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
自Jesse James Garrett 提出了AJAX 概念以来,由于AJAX 在提升用户交互体验的同时,又不需要在客户端安装插件。因此,一经提出就引起了互联网领域的广泛关注。但目前的网络爬虫技术在AJAX框架的URL 解析过程中存在着不能够识别事件触发顺序等问题,导致大量数据不能被搜索引擎有效检索。本文针对此问题,通过研究基于对象的程序切片算法,以及脚本执行引擎与切片模块的互操作,最终解决AJAX 框架中URL 提取以及异步JavaScript 网络爬虫系统的关键技术问题。 相似文献
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深层网络爬虫研究综述 总被引:2,自引:1,他引:2
随着Internet的迅速发展,网络资源越来越丰富,人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要,尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术,本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述,接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展,并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势,为下一步的研究奠定了基础。 相似文献
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