排序方式: 共有96条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
条件概率关系数据库模型 总被引:1,自引:0,他引:1
现实世界中大量存在着的不确定性信息,关系数据库模型仅视它们为空值,有必要增强其处理这类信息的能力,文章在总结前人工作的基础上推广关系数据库模型,创建有效处理随机型不确定性信息的条件概念关系数据库模型,该模型通过在关系模式中增加一个条件概率测度属性,为每条记录指定适当的条件概率的途径,来表示不确定性信息。文中以对象码为基本工具,创建了条件概率关系结构;以特征函数为基本工具,定义了一套基于该结构的代数运算规则。条件概率的语意比概率的语意广泛,灵活,因而该模型能有效克服概率关系模型的许多不足。 相似文献
2.
修辉薛丽霞汪荣贵杨娟 《微电子学与计算机》2022,(9):1-10
针对现有神经网络剪枝方法未全面评估滤波器的重要性以及跨层滤波器的重要性间存在一定差异的问题,提出了一种基于多源信息的全局滤波器剪枝算法,建立了特征和权重信息间的连接.首先,根据特征信息较为丰富和权重信息受数据噪音影响低的特点,分别以特征间相关性和权重熵来评估滤波器的相对和绝对重要性.然后,将每层中不同压缩比例的滤波器看作一个整体,评估其对模型的全局重要性,按照压缩需求跨层剪掉模型中最不重要的部分.最后,采用知识蒸馏的方式来恢复剪枝后模型的精度,不依赖其他数据集就能完成模型的压缩与微调.为了验证所提方法的适用性,针对DeepLabV3、DABNet和U-Net网络在三个语义分割数据集上进行了大量的实验.也针对多种深度的ResNet网络在图像分类数据集上进行了验证.实验结果表明,通过多源信息可以更精确的评估单层中滤波器的重要性,通过全局重要性来指导跨层剪枝可以使模型的关键信息损失降到最低. 相似文献
3.
针对基于大气散射模型去雾的求解是一病态问题,提出一种基于高精度大气耗散函数的快速雾天图像复原算法。算法从大气散射模型出发,通过引入大气耗散函数提出一种简化的大气散射模型;通过寻找天空区域或雾最浓区域的思想构造出一种环境光的高精度求解方法;基于类形态学的思想,通过计算拉依达准则下限值的策略获取高精度的大气耗散函数,由此根据简化的大气散射模型实现对雾天图像的快速复原。实验结果表明该算法能够真实地恢复场景的色彩和清晰度,提高图像质量,并且算法的时间复杂度达到图像像素数的线性函数,在计算速度上取得了较大的提升。 相似文献
4.
轻量化超分辨率网络对安防监控、实时人脸识别等领域具有重要意义。然而,现有超分辨率重建网络以牺牲内存和计算成本为代价提高重建效果,从而限制其在实际场景中的应用。提出基于动态自适应层叠网络的轻量化超分辨率重建网络。利用双路残差块中的深度可分离卷积提取低频特征,并引入像素注意力机制获取更丰富的细节特征,以减少参数量并增强网络的重建能力。将双路残差块中的一部分卷积参数作为动态卷积核的子卷积,并与动态自适应模块共享,利用可学习参数调节共享卷积的权重,增强网络的非线性映射关系,充分提取图像的纹理细节信息。实验结果表明,相比VDSR、CARN、PAN等网络,该网络重建得到的图像纹理更接近原始图像,其参数量仅为传统轻量化网络CARN的1/2,在放大因子为4的Set5数据集上峰值信噪比相比CARN提高0.16 dB。 相似文献
5.
依据内容认证的特点和JPEG压缩原理提出一种半脆弱水印嵌入方法。该方法对原始图像进行分块DCT变换,每块取三个DCT低频系数,把这三个系数量化后取最低有效位,与水印的对应位进行异或运算得到密钥;再取三个高频系数进行异或等运算得到另一密钥。认证时使用这两个密钥来恢复水印信息。实验结果表明,该方法对JPEG压缩具有很好的鲁棒性,同时对滤波和加噪等处理具有很好的易碎性,适合于图像的内容认证。由于该水印方法不改变原图像,因而可应用于画面清晰度要求高的多媒体和认证系统中。 相似文献
6.
多Agent动态影响图的近似计算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于复杂系统具有高维性和不确定性常难以表示处理,因而知识表示和计算方法是复杂系统研究中的公开难题.当前,多Agent影响图不能建模动态环境和多Agent,马尔可夫决策过程难以表示Agents之间结构关系的问题,因而提出一种用局部概率因式表示动态环境中多Agent之间关系的新决策模型--多Agent动态影响图(MADIDs).针对MADIDs模型的联合概率分布和联合效用函数在计算上的高维问题,研究该模型的近似计算方法.给出MADIDs概率结构部分的一种分层分解的分布近似方法,并通过对该近似方法的误差和复杂性的分析,给出一个可对近似分布的精度和复杂性进行均衡的函数δ(k);给出一种BP神经网络通过局部效用的学习来近似计算MADIDs的联合效用.在模型实例上的实验结果显示了MADIDs模型近似计算方法的有效性. 相似文献
7.
卷积神经网络在单帧图像超分辨率重建任务中取得了巨大成功,但是其重建模型多是基于单链结构,层间联系较弱且不能充分利用网络提取的分层特征。针对这些问题,本文设计了一种多路径递归的网络结构(MRCN)。通过使用多路径结构来加强层之间的联系,实现特征的有效利用并且提取丰富的高频成分,同时使用递归结构降低训练难度。此外,通过引入特征融合的操作使得在重建的过程中可以充分利用各层提取的特征,并且自适应的选择有效特征。在常用的基准测试集上进行了大量实验表明,MRCN比现有的方法在重建效果上具有明显提升。 相似文献
8.
9.
10.
一种新的广义最近邻方法研究 总被引:6,自引:1,他引:5
本文在仿生模式识别理论的指导下,推广了传统的最邻近方法,提出一种新的广义最近邻方法.该方法利用同类样本间的连续性规律,增加了样本点个数.再通过由多个超球体的并所形成的几何形体,覆盖可能的样本点.将这一方法用于人脸识别仿真实验,实验结果表明该方法是有效可行的. 相似文献