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航拍图像融合是船舶图像研究领域中的一个重要研究方向,针对当前船舶航拍图像融合过程复杂,计算量大,融合精度低等缺陷,提出了基于神经网络的船舶航拍图像融合方法。首先分析船舶航拍图像融合原理,并对船舶航拍图像进行分解,得到低频和高频的船舶航拍图像分量,然后采用神经网络对船舶航拍图像的高频分量进行处理,并用加权平均法对船舶航拍图像的低频分量进行处理,最后通过逆变换对船舶航拍图像融合,并进行了仿真实验。实验结果表明,神经网络可以获得高精度的船舶航拍图像融合结果,船舶航拍图像融合时间短,相对于其他船舶航拍图像融合方法,神经网络的船舶航拍图像融合结果更胜一筹。 相似文献
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为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。 相似文献
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基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。 相似文献
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