自适应二值化公式自适应二值化是一种图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像。根据所使用的具体算法，自适应二值化的公式可能会有所不同。以下是两种常见的自适应二值化算法的公式：1. 平均值法（CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C）：\(T(x, y) = \text{mean} - C\)其中，\(T(x, y)\) 是像素点 (x, y) 处的阈值，\(\text{mean}\) 是...

第４６卷　第４期２０２４年４月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０４ １２３６ １１　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２１２０６；修回日期：２０２３０４２６；网络优先出版日期：２０２３０７２５。网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋ...

一种基于曲波变换的自适应地震随机噪声消除方法曹静杰;杨志权;杨勇;孙秀丽【摘 要】The conventional sparse inversion-based random noise elimination utilizes a thresholding operation to conduct denoising, on the basis that seismic signals are...

第４３卷　第３期２０２３年５月西安科技大学学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩ’ＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＳＣＩＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．４３　Ｎｏ ３Ｍａｙ２０２３王清亮，代一凡，王旭东，等．基于ＩＣＥＥＭＤＡＮ ＬＳＴＭ ＢＮＮ的短期光伏发电功率概率预测［Ｊ］．西安科技大学学报，２０２３，４３（３）：５９３－６０２．正则化参数的自适应估计ＷＡＮＧＱｉｎｇｌｉａｎｇ，ＤＡＩＹｉｆａｎ，Ｗ...

AI技术中的模型训练和优化方法一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术近年来取得了巨大的飞跃，其在诸多领域的应用正改变着我们的生活和工作方式。而实现AI技术背后的关键则是模型训练和优化方法。本文将介绍AI技术中常用的模型训练和优化方法，并探讨它们的原理与应用。二、模型训练方法1. 监督学习监督学习是最常见也是最基础的机器学习方法之一。在监督学习中，我们通过给...

优化算法的稳定性和收敛性的方法在计算机科学和工程领域，优化算法是一种重要的工具，用于解决各种问题的最优化。然而，优化算法在实际应用中可能面临一些挑战，如稳定性和收敛性问题。本文将介绍一些优化算法的稳定性和收敛性的方法，以帮助提高算法的性能和效果。为了提高优化算法的稳定性，我们可以采取以下几种策略。一是使用合适的初始值。算法的初始值对于优化过程的稳定性至关重要，因此我们需要选择一个合适的初始值来启动...

深度学习的算法优化方法深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层次的神经元网络进行模式识别和数据分析。随着深度学习的快速发展和广泛应用，算法模型的优化成为提高深度学习性能和效果的重要手段。本文将介绍一些常用的深度学习算法优化方法。一、梯度下降算法梯度下降算法是深度学习优化方法中最常用的一种。其基本思想是通过迭代的方式，不断调整模型参数，以降低损失函数的值。梯度下降算法可以分为批量梯度下...

深度迁移学习一、深度学习1)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks主要思想：该神经网络有6000万个参数和650,000个神经元，由五个卷积层，以及某些卷积层后跟着的max-pooling层，和三个全连接层，还有排在最后的1000-way的softmax层组成。使用了非饱和的神经元和一个非常高效的GPU关于卷积...

提高深度学习技术模型泛化能力的实用方法深度学习技术在近年来取得了巨大的突破和应用。然而，尽管深度学习模型在训练数据上表现出，但往往在面对新的、未曾见过的数据时，其泛化能力却不尽如人意。为了提高深度学习技术模型的泛化能力，研究者们提出了一系列实用的方法。本文将介绍一些重要的方法，以帮助您提高深度学习技术模型的泛化性能。首先，一种常见的方法是数据增强。在训练模型时，往往存在有限的训练数据。数据增强通...

transformer 训练技巧Transformer是一种非常强大的神经网络模型，已经在自然语言处理领域取得了巨大的成功。在训练Transformer模型时，有一些技巧可以帮助提高模型的性能和效果。本文将介绍一些常用的Transformer训练技巧。对于Transformer的训练，一个重要的技巧是使用更大的批量大小。较大的批量大小可以提高GPU的利用率，加快训练速度，并且可以增加模型的泛化能力...