基于神经网络的船舶水下目标探测算法研究近年来，随着深度学习和神经网络技术的发展，越来越多的领域开始探索使用神经网络解决具体问题。其中，水下目标探测也成为了神经网络应用的领域之一。在船舶领域中，基于神经网络的水下目标探测算法已经取得了不俗的成果。正则化研究背景和意义一、问题背景水下目标探测一直是船舶工作中的重要环节，特别是在深海勘探、海洋资源调查、军事侦察等领域。而传统的水下目标探测方法，往往需要借...

基于深度学习的遥感图像目标识别算法研究遥感图像是指利用卫星、飞机等载体获取地球表面信息的图像。在遥感图像中，目标识别是指对特定目标进行自动化的检测和分类。基于深度学习的遥感图像目标识别算法是利用深度学习技术，通过训练模型从遥感图像中识别出特定的目标。深度学习是一种模仿人脑神经系统的机器学习方法，通过多个层次进行信息处理和提取。在传统的图像识别算法中，需要手工提取特征，例如颜、纹理、形状等。然而，...

sklearn 松弛变量 -回复什么是松弛变量？在机器学习领域，松弛变量（slack variables）被广泛应用于处理分类问题中的线性不可分数据。具体而言，松弛变量是一种引入到线性支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）模型中的变量，它允许在处理不可分数据时容许一定程度的错误分类。松弛变量的引入使得SVM模型更加灵活，能够处理具有一定噪声或重叠的数据。为什么需要松...

1、D. Marr; T. Poggio.Cooperative Computation of Stereo Disparity.Science, New Series, Vol. 194, No. 4262. (Oct. 15, 1976), pp. 283-287. 这一篇是marr计算机视觉框架的开创性论文，到目前为止，计算机视觉基本上都在这个框架里做。2、LONGUET-HIGGINS H...

基于YOLOv5的目标检测算法研究一、本文概述随着技术的不断发展，目标检测作为计算机视觉领域的关键技术之一，其应用场景也日益广泛。从智能安防、自动驾驶，到医疗影像分析、工业自动化等领域，目标检测都发挥着不可或缺的作用。其中，YOLOv5（You Only Look Once version 5）作为近年来备受关注的目标检测算法，其高效性和准确性得到了业界的广泛认可。本文旨在深入研究YOLOv5目标...

高技术通讯2020年第30卷第6期：570-578doi:10.3772/j.issn.1002-0470.2020.06.004ECO跟踪算法中CNN分层插值及加权策略改进①陈志旺②王昌蒙③王莹宋娟彭勇(燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004)(燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心秦皇岛066004)摘要本文是在深度特征与相关滤波相结合的高效卷积运算符(ECO)目...

第38卷第1期2021年1月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.38 No.1Jan.2021基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法王鹏1陆振宇1詹天明2戴玉亮1芦佳11(南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044)2(南京审计大学信息工程学院江苏南京211815)摘要SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SS...

X-G算法1.什么是XGBoostXGBoost是陈先生等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。说到XGBoost，不得不提GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)。因为XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫...

- 21 -高 新 技 术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。智能技术不断创新，研...

正则化统计数据分析中的特征选择方法在数据分析领域，特征选择是一项重要的任务，它帮助我们从大量的特征中选择出最相关和最具有预测能力的特征，以提高模型的性能和解释能力。特征选择方法可以帮助我们减少特征空间的维度，降低模型的复杂性，并且提高模型的泛化能力。本文将介绍几种常见的特征选择方法。一、过滤法过滤法是一种基于统计量的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的相关性来评估特征的重要性。常见的过滤法...

2006年用户年会论文运用ANSYS Workbench快速优化设计陈杰[中国船舶重工集团第七一○研究所，443003]正则化工具箱[ 摘要 ] 从易用性和高效性来说AWE下的DesignXplorer/VT模块为优化设计提供了一个几乎完美的方案，CAD模型需改进的设计变量可以传递到AWE环境下，并且在DesignXplorer/VT下设定好约束条件及设计目标后，可以高度自动化的实现优化设计并返回...

一种基于正则化判别分析的迁移学习算法王莉莉;冯其帅;陈德运;杨海陆【摘 要】针对大多数基于实例的迁移学习方法容易产生分布参数估计困难和泛化效果差的问题,提出一种正则化判别迁移学习算法.依据判别分析和半监督学习理论,采用核方法和正则化方法,研究了基于正则化的高斯核半监督判别分析方法,以构造修正嵌入空间的方式进行样本迁移.一方面,在映射空间中筛选样本可克服估计分布参数的困难;另一方面,引入伪标记数据和...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202111394627.6(22)申请日 2021.11.23(71)申请人 西安理工大学地址 710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号(72)发明人 赵志强　王耀中　黑新宏　何文娟　赵钦　(74)专利代理机构 西安弘理专利事务所 61214代理人 王丹(51)Int.Cl.G06...

79基于拉格朗日乘子的三维位场约束反演方法张 毅1,2）  李 斐2）  鄢建国2）  李 辉1）1）湖北省地震局地震大地测量重点实验室，武汉 4300712）武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉 430074一般来说，地球物理数据是地下物质某种物性参数在特定空间中的响应，而地球物理反演正好相反，它是通过获得不同的模型参数估计来拟合实际观测数据。由于地下模型参...

phd函数正则化的约束条件    PhD函数也叫做平滑参数线性光滑凸分析法（Smoothed Parameter Linearly Constrained Convex Program ）函数，它是一种特殊的优化问题，常常被应用于机器学习和凸优化领域。这个函数的具体表述为：    minimize f(x)subject to g(x)<=t (t是定...

目标函数、决策变量和约束条件详解在优化问题中，目标函数、决策变量和约束条件是三个核心概念，它们都是对问题本质的抽象和描述。本文将详细解释这三个概念，并通过具体例子来说明其定义、用途和工作方式。目标函数 （Objective function）目标函数是优化问题中的一个数学函数，用于衡量我们希望优化的目标的性能。它是我们希望最大化或最小化的问题特定指标。目标函数通常与决策变量有关，其定义方式可以是线...

halcon 相位相关法    Halcon相位相关法，又称为相位匹配法，是一种图像匹配算法，广泛应用于自动化视觉检测领域。该算法利用图像中的相位信息来实现物体的匹配定位，比传统的基于灰度信息的匹配算法更加稳定和鲁棒。下面将分步骤详细介绍Halcon相位相关法的原理和实现过程。    一、相位相关法原理    Halcon相位相关法是一种...

matlab单脉冲跟踪算法    MATLAB单脉冲跟踪算法是一种用于雷达信号处理的算法，用于精确定位目标。单脉冲跟踪技术是一种高精度测向技术，通常用于测量雷达目标的方向。MATLAB提供了许多工具和函数，用于实现单脉冲跟踪算法。    单脉冲跟踪算法的基本原理是通过比较接收到的信号的相位差来确定目标的方向。MATLAB中可以利用信号处理工具箱中的函数来实现...

基于改进YOLOv3的目标检测方法研究作者：王继千 刘唤唤 廖涛 朱小东正则化目的来源：《现代信息科技》2022年第16期        摘 要：针对目标检测算法YOLOv3检测精度低、目标识别效果差等问题，从特征提取和特征融合的角度提出一种改进的YOLOv3目标检测算法。采取连续残差结构和深度卷积双路特征提取来扩展感受野，在深度卷积模块中以改进的混合池化来...

大模型llm的 训练目标-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：大型语言模型(LLM)是近年来人工智能领域取得的重要突破之一。它是一种能够自动从大规模文本数据中学习语言规律和概念的深度学习模型。通过大量的数据训练，大型语言模型可以产生高质量、连贯流畅的文本输出，甚至可以模拟人类的语言表达能力。在过去的几年里，大型语言模型已经取得了显著的进展，并在自然语言处理、机器翻译、对话系统等领域展示出了强...

浅谈SAR图像模式识别作者：魏媛 周冬梅 许秀富来源：《中国新通信》2015年第24期        【摘要】 介绍了SAR图像模式识别系统及SAR图像模式识别与普通光学图像模式识别的区别。        【关键词】 SAR图像正则化损伤识别matlab 模式识别 区别      &nbs...

反转世代距离（IGD）是一种常用的多目标优化算法性能评价指标，用于评估一个算法在解决多目标优化问题时所得到的解的质量。IGD主要用于评价算法生成的解与真实前沿之间的距离，通常情况下，真实前沿是由其他算法得到的近似解构成。而MATLAB是一个用于数学建模、模拟和分析的专业软件，也是构建多目标优化算法的常用工具之一。在实际应用中，我们经常需要使用MATLAB对多目标优化算法的性能进行评价，而IGD距离...

MATLAB行人检测目标方法有哪些在计算机视觉领域中，行人检测是一个重要的研究方向。通过使用MATLAB，可以实现各种行人检测目标方法。本文将介绍一些常用的MATLAB行人检测目标方法，并对其进行简要的说明。1. 基于特征分类器的行人检测方法基于特征分类器的行人检测方法是最常用的行人检测方法之一。其中，HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local B...

标题：深度解读mmdetection使用指南一、前言在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的研究方向，而mmdetection作为一个开源的目标检测工具包，受到了广泛的关注和应用。本文将围绕mmdetection的使用指南展开深度解读，帮助读者更好地理解和运用这一工具。二、mmdetection简介mmdetection是一个基于PyTorch开发的目标检测工具包，它提供了丰富的目标检测算法实现，以...

成像算法2023-11-08•稀疏孔径ISAR技术概述•稀疏孔径ISAR运动补偿算法•稀疏孔径ISAR成像算法•稀疏孔径ISAR技术实验及结果分析•稀疏孔径ISAR技术的优势与局限性目•稀疏孔径ISAR技术的发展趋势与展望录01稀疏孔径ISAR技术概述ISAR技术利用目标散射特性，将目标散射回波信号转换为图像。正则化与稀疏基于目标散射特性的成像ISAR技术与雷达系统类似，通过发射电磁波并接收回波信...

稀疏微波成像原理稀疏微波成像是一种利用微波信号进行物体成像的技术，其原理主要包括两个方面：1. 微波信号传播原理：微波是一种电磁波，其在介质中会产生散射和反射。当微波信号穿过一个物体时，会因为物体的不同介电常数而发生反射和散射。通过探测反射和散射信号的强度和相位信息，可以确定物体在空间中的分布情况。2. 稀疏成像算法原理：稀疏成像算法基于压缩感知理论，利用物体的稀疏性进行重构。具体而言，该算法通过...

Vol.41 No.8Aug. 2019红外技术Infrared  Technology第41卷第8期2019年8月基于改进双边滤波的多尺度运动目标检测方法袁静珍1，金旺2（1.韩山师范学院物理与电子工程学院，广东潮州521041； 2.北京邮电大学电子工程学院，北京100876）摘要：提出一种基于改进双边滤波的运动多尺度目标检测方法，以提高对弱小目标的检测能力。首先对视频或序列红外图像...

基于半监督学习的目标检测算法研究第一章：引言1.1 研究背景目标检测是计算机视觉领域的一个重要问题，广泛应用于图像处理、智能交通、安防监控等领域。传统的目标检测算法主要依赖于大量标注好的训练数据，然而，标注数据的收集和标注过程非常繁琐，并且成本较高。为了解决这一问题，研究者们提出了基于半监督学习的目标检测算法。    1.2 研究意义基于半监督学习的目标检测算法可以通过利用未标...

yolo v5损失函数计算    YOLOv5是一种流行的目标检测算法，其损失函数的计算涉及到多个方面。YOLOv5使用的损失函数主要包括目标检测损失、分类损失和坐标损失。正则化坐标    首先，目标检测损失是通过计算预测框和真实框之间的差异来衡量模型对目标的定位能力。这通常包括中心点的坐标损失、宽高的坐标损失以及目标存在与否的置信度损失。中心点的坐标损失可...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010946287.2(22)申请日 2020.09.10(71)申请人 上海庞勃特科技有限 201206 上海市浦东新区金藏路257号(72)发明人 贺琪欲　张海波　杨跞　许楠　张文　(74)专利代理机构 北京科石知识产权代理有限公司 11595代理人 李艳霞(51)In...