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...

一、图像复原的变分方法图像在形成传输和存储的过程中都会产生失真，造成图像质量的退化，图像复原就是解决这些问题。（1）图像复原的变分方法一般来讲，图像的退化过程一般可描述为：f=Ru+n    1-（1） 其中n 表示加性Gauss 白噪声，R 表示确定退化的线性算子，通常是卷积算子。图像复原就是要尽可能的降低或消除观察图像f （x ）的失真，得到一个高质量图像，根据最大似然原...

第 38 卷第 8 期2023 年 8 月Vol.38 No.8Aug. 2023液晶与显示Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays基于改进YOLOv7的口罩佩戴检测正则化改进算法付惠琛1，2，高军伟1，2*，车鲁阳1，2（1.青岛大学自动化学院，山东青岛 266071；2.山东省工业控制技术重点实验室，山东青岛 266071）摘要：佩戴好口罩...

鲁棒深度学习优化算法的研究与实现深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在许多领域取得了令人瞩目的成果。然而，由于深度神经网络的复杂性和数据的不确定性，使得深度学习模型容易受到噪声和干扰的影响，导致模型的泛化能力下降。因此，如何提高深度学习模型的鲁棒性成为了研究的热点问题。深度学习优化算法是提高深度神经网络鲁棒性的关键。传统的基于梯度的优化方法，如随机梯度下降（SGD），虽然在许多任务上表现出，...

关于课题开题报告专家评议要点一、问题的提出与背景（一）问题的提出大数据时代来临，信息量迅猛增长，人类获取数据的速度、密度、多样性、复杂性等特征都发生了翻天覆地的变化，对数据挖掘技术提出了更高的要求。在大数据背景下，人工智能（AI）技术作为一种新型技术，已经逐渐渗透到各个行业。数据挖掘作为AI技术的一种重要应用，对分析数据的价值和意义进行科学的研究，对促进信息化建设，指导企业管理，提高经济效益以及优...

近端策略优化算法的实施流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!正则化改进算法并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Downloa...

MVDR波束形成算法的优化及其在电磁探测领域的应用第一章 绪论在电磁探测领域，波束形成是一种常见的技术手段。在众多的波束形成算法中，MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种典型的自适应波束形成算法。它的特点是可以抑制信号干扰，提高目标信号的信噪比。但是，传统的MVDR算法在实际应用中存在一些问题，如计算复杂度高、稳定性差等，因此对MVD...

图像识别中的图像重建算法研究近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像识别技术得到了广泛应用。而在图像识别任务中，图像重建算法扮演着重要的角。本文旨在探讨图像重建算法在图像识别领域中的研究和应用。一、图像重建算法的定义图像重建算法，顾名思义，即通过已有的图像信息对图像进行重新构建。其核心任务是将图像中的噪声、失真或低分辨率等问题进行修复，从而提高图像质量和识别准确度。目前常见的图像重建算法包括基于...

相似与非相似正则化非负矩阵分解方法非负矩阵分解（NMF）是一种模式识别特征提取的新方法，它基于部分表示整体的方法。针对非相似正则化非负矩阵分解，其算法流程可以转化为一个具有界约束的非线性规划，并采用积极集的思想来约简问题规模。此外，使用投影牛顿法求解牛顿方程，并在内部迭代中使用截断共轭梯度法。正则化改进算法...

机器学习中的超参数调优方法机器学习是一种通过训练数据来“学习”和适应模型的技术。在机器学习中，超参数是指在模型训练之前需要设置的一些参数，如学习率、正则化参数等。超参数的选择对模型的性能有着至关重要的影响，因此如何有效地进行超参数调优成为了机器学习领域的一个重要课题。超参数调优的目标是到最佳的超参数组合，以最大化模型的性能。在实际应用中，超参数调优往往是一个耗时耗力的过程，因此各种方法和技术被提...