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基于改进大气散射模型的图像去雾算法研究_龚晓婷

在成像的过程中,光的传播受到悬浮颗粒散射的影响,图像质量不佳。为了解决这种问题,提出了一种基于改进的大气散射模型的图像去雾算法。首先,运用开运算获取精确的大气光,避免白色物体误判大气光；其次,提出一种可调介质传输函数的估算方法,通过白平衡思想估计传输率的最大范围,并用可调系数来调整传输率；最后,由于暗通道先验方法得到的去雾图像整体偏暗,进行像素级融合得到最终复原图像。通过大量试验分析发现,该算法可以有效的去雾,同时提高有雾图像的对比度,细节信息等,使去雾后的图像纹理更丰富。

  • 2021-05-06
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【IEEETIE+代码】基于注意力的深度学习方法预测机器剩余使用寿命

对于机械系统的预测和健康管理，一项核心任务是预测机器的剩余使用寿命（RUL）。目前，具有自动特征学习的深度结构，如长短期记忆（LSTM），在RUL预测方面取得了很好的性能。然而，传统的LSTM网络只使用最后一个时间步的学习特征进行回归或分类，效率不高。此外，一些具有领域知识的手工制作的特征可能会为RUL的预测提供额外的信息。因此，将这些手工制作的特征和自动学习的特征集成到RUL预测中是非常有动力的。在这篇文章中，我们提出了一种基于注意力的深度学习框架，用于机器的RUL预测。LSTM网络用于从原始数据中学习序列特征。同时，所提出的注意力机制能够学习特征和时间步长的重要性，并为更重要的特征和时间步分配更大的权重。此外，开发了一个特征融合框架，将人工生成的特征与自动学习的特征相结合，以提高RUL预测的性能。对两个真实数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的方法优于现有技术。 关键词：注意力机制、特征融合手工特征、长短期记忆（LSTM）、机器剩余使用寿命（RUL）预测、预后和健康管理（PHM）。

  • 2024-12-01
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【IEEETIM】Effinformer:一种基于深度学习的DC-DC双向变换器数据驱动建模

本文提出了一种基于深度学习（DL）的数据驱动建模方法，以精确建模和识别广泛用于可再生能源系统（RES）的直流-直流双向转换器。与需要处理大量电路参数并导致模型往往复杂且昂贵的基于电路理论的方法相比，基于DL的方法产生了更简约的模型。然而，典型的DL方案在准确性、稳定性和计算复杂性方面仍然存在局限性。为此，我们提出了一种名为efficient Informer（Effinformer）的端到端DL框架，该框架利用稀疏自注意、一种新颖的基于扩张因果卷积的提取操作和一种增强的解码器来最小化计算复杂性，同时提高建模精度和速度。通过实验结果和分析，与现有的建模技术和当前最先进的DL技术相比，所提出的Effinformer表现出优越的性能。然后，我们将所提出的网络进一步扩展到长期预测场景，以展示其出色的泛化能力和优雅的鲁棒性。大量实验表明，从处理纹波干扰和异常值的角度来看，Effinformer更有利于提高预测的准确性和可靠性。这一特性使其在实际工程应用中非常有利。

  • 2024-05-11
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最全物联网入门知识总结

最初的物联网概念，国内普遍认为的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的，当时还被称之为传感网，其定义是：通过射频识别（RFID）、红外线感应、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。

  • 2022-11-21
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智慧城市上,大数据下

将信息交互设计应用于各类报告例证与呈现，咨询公司都是卖纸的，我只是让纸变得更漂亮，提升纸让人信服的感觉新闻图表设计wiki 图研所站长；栖息谷思维导图版大版主。

  • 2021-06-17
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
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基于改进混合蛙跳算法的氧量对象模型辨识_孙宇贞

针对混合蛙跳算法易早熟、寻优精度低的缺陷,将混沌初始化和局部变异高斯因子引入混合蛙跳算法,进行种群初始化和局部搜索的改进。将改进后的混合蛙跳算法用于火电厂过程模型辨识,以某1 000 MW火电机组双输入单输出的尾部烟气含氧量模型为辨识对象进行系统辨识。结果表明:与混合蛙跳算法相比,改进的混合蛙跳算法种群遍历性更广,局部搜索更快,能够避免陷入局部最优解,全局寻优能力更强,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。

  • 2021-05-06
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基于遗传算法的电静压伺服系统模型参数辨识_张春龙

为了优化模型仿真的控制系统参数,针对电静压伺服系统（Electro-HydrostaticActuator,EHA）,建立控制器、电机、液压作动器模块化模型,根据各模块输入输出量的试验数据,采用最小二乘法对系统模型参数进行辨识,并将辨识结果导入遗传算法的初始种群,进一步对系统模型参数进行优化,得到系统的精确模型。结果表明,优化的辨识结果在时域和频域都更为精确的逼近实际系统,匹配程度在90%以上,证明该方法的可行性。

  • 2021-05-03
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