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为准确划分远洋船舶类别,实现远洋船舶目标检测,保障海洋生态环境、海洋交通与国防安全,研究远洋船舶目标检测中图像分类识别方法。采用小波分析法,通过二维小波变换获取低频子图像、水平细节子图像、垂直细节子图像和对角细节子图像,将其作为远洋船舶图像特征;采用采用双向递归神经网络(BRNN)的深度学习方法构建分类器,将远洋船舶图像特征作为输入向量,通过递归神经网络将输入向量映射至输出向量,得到船舶目标图像分类结果。同时利用改进粒子群算法优化分类器中的权重与偏差参数,提升船舶目标图像分类精度。实验结果显示,所研究方法能够有效划分船舶目标图像类别,且划分精度高于97%。 相似文献
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提出一种改进的带约束的关联分类规则挖掘方法.采用扩展概念格结构存储数据库中全部的频繁项集以保证信息不丢失,通过相关定理削减大量候选项目集,并引入差集概念加快了对类属性的支持度和置信度计算速度,从而加快格构建过程,同时减少了格结点占用空间,在之前构建完成的扩展概念格上根据给定的约束条件进行规则提取.在三种不同的数据集上对... 相似文献
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依托阿尔及利亚东西高速公路中段、西段工程勘察实践,总结归纳了欧洲规范中岩土体的分类定名方法和岩土膨胀性的判别与试验方法. 相似文献
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