【摘 要】
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对于SAR图像而言,二维图像的维度要远大于一维距离@像的维度.因此,无法直接对高维数据进行处理.为了解决该问题,我们提出了一种利用深度学习技术对SAR图像特征进行离线学习的方法.深度学习是一种通过多层结构进行机器学习的神经网络模型,直接从原始的信息中学习特征.深度学习提出后,在图像识别、语音识别以及目标侦测等许多领域都得到了广泛的应用,并取得了不错的效果.深度学习在不同应用中采取了不同的结构,其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)因其可以直接处理二维数据而不
【机 构】
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株洲国创轨道科技有限公司,湖南株洲 412000
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对于SAR图像而言,二维图像的维度要远大于一维距离@像的维度.因此,无法直接对高维数据进行处理.为了解决该问题,我们提出了一种利用深度学习技术对SAR图像特征进行离线学习的方法.深度学习是一种通过多层结构进行机器学习的神经网络模型,直接从原始的信息中学习特征.深度学习提出后,在图像识别、语音识别以及目标侦测等许多领域都得到了广泛的应用,并取得了不错的效果.深度学习在不同应用中采取了不同的结构,其中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)因其可以直接处理二维数据而不破坏其拓扑性,所以常用于图像识别问题.文章针对SAR图像的目标识别问题,设计了一种表现良好的卷积神经网络模型;针对网络模型搭建中模型修改导致的重复训练问题,设计了一种基于NET2NET的迁移学习方法,有效降低了网络训练时间.
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针对当前化学强化除磷自控系统的短板,并结合疫情防控常态化背景下污水厂消毒设施的改造升级,从3个方面开展了对化学强化除磷自控系统的优化试验研究:一是将投药点后移至深度处理滤池与接触消毒池之间;二是用当前可快速在线测定的正磷酸盐(OP)替代总磷(TP)作为自控参数,建立总磷与正磷酸盐的相关关系;三是基于化学除磷效率与投药量之间的半经验关系,建立CEPRM模型算法,以取代PLC控制器传统的PID算法。结果表明,优化后污水厂出水总磷稳定达到《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18919—2002)一级A标准,
语音信号因背景噪声失真会对语音清晰度和语音质量产生影响.语谱图中语音表现为有规律的图像前景,噪声表现为较为均匀的图像背景.以语谱图为媒介提出了一种基于二次引导图像滤波的语音增强方法,利用跨模态处理技术进行语音增强.其基本原理是利用图像处理技术中的引导图像滤波得到受损语音的语谱图到增强语音的语谱图映射,并直接从受损语音及增强语音的语谱图中计算出增益函数而无需进行噪声估计.为了准确去除语谱图中的噪声,在一次引导图像滤波的基础上引入二次引导图像滤波模型,并利用粒子群算法进行参数优化.实验表明,所提方法可以获得更
采用CAE仿真软件,研究碳纤维复合材料转向架的工程应用.仿真条件下比较碳纤维复合材料转向架、钢制转向架、铝合金转向架的材料力学、结构力学、工程力学特性,发现前者均有显著优势,进一步分析中发现碳纤维复合材料转向架的运行结构温度高于传统转向架,且其材料本身对高温耐受性较低,且碳纤维复合材料转向架的理论安全运行距离显著短于传统转向架.最终认为后续应在碳纤维复合材料转向架的运行温度控制方面进行重点研究.
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机器阅读理解(简称阅读理解)是自然语言处理领域的一项重要任务.目前基于深度学习的阅读理解模型在一些数据集上(如SQuAD)取得了很好的性能,但是这些模型不能有效整合句法结构、句子间长距离语义信息,对问题和篇章理解得不够充分.为解决以上问题提出一种新方法,该方法利用图结构对句子内部的句法结构与句子间的语义关系进行建模,然后与基于注意力机制的表示进行融合,最终形成对篇章与问题更好的理解与表示.同时,该方法还引入问题分类任务,与问答任务共同形成多任务学习框架,进一步优化了问题与文本的表示,获得了更好的答案预测准
阿嘎土是西藏地区特有的建筑材料,主要成分是碳酸钙、二氧化硅和适量粘土的硅质石灰石.阿嘎土材料强度较低,防水性能差,内部粘性材料容易被雨水冲刷,在日晒、雨淋、风蚀、冻融气候条件下变得粗糙开裂,造成土建文物的破坏.针对这些问题,研究选取十二烷基三甲氧基硅烷(WD-10)和含氢硅油(PMHS)两种有机硅材料作为防水涂料,对两种材料改性后阿嘎土样品的微观结构、疏水性、渗透性、色差、耐刮擦性和耐紫外老化性能进行了表征和测试.结果表明,经两种有机硅材料处理的阿嘎土均有很好的疏水效果,有望在实际中获得应用.
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