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传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。 相似文献
712.
Guo Yong(Comprehensive Planning Burean, Navel Equipment Department,Beijing 100841,China) 相似文献
713.
非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。 相似文献
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715.
为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。 相似文献
716.
717.
通过风洞测压试验,研究单个平屋面建筑物在两类均匀地貌,以及非均匀地貌边界层内的屋面风压分布变化规律。研究结果表明:均匀粗糙地貌下的屋面平均风压系数和脉动风压系数大于均匀平坦地貌,且脉动风压系数差别更显著;从粗糙地貌变化为平坦地貌的非均匀地貌中,用建筑物位置处动压无量纲化时,随着距地貌变化点的距离增大,平均风压系数变化较小,脉动风压系数逐渐减小且变化显著;用上游粗糙地貌动压无量纲化时,随着距地貌变化点的距离增大,屋面迎风分离区平均风压变化较小,迎风下游风压幅值增大,脉动风压幅值略有减小,但在过渡边界层范围内均变化较小;屋面整体平均风荷载的主要影响因素是来流动压变化。 相似文献
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719.