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"CALIS重点学科导航库"与"方略-学科导航库"的比较分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过对数据库内容比较、检索功能比较、数据使用方式比较以及可持续发展比较.可得出"CALIS重点学科导航库"与"方略-学科导航库"是各有千秋,各有自己的特点,为我们建设学科导航数据库提供了新的思路. 相似文献
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针对单一的自然场景图像信息不能满足准确识别果实和精准定位目标的要求,提出一种多尺度分解双寻优策略简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network, SPCNN)的飞行时间(Time of Flight,ToF)与可见光果园苹果图像融合模型。对SPCNN模型引入带参数优化的双寻优策略,对非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)融合规则进行改进。模型包括配准模块、编码区、多尺度分解模块、单目标SPCNN融合模型、多目标SPCNN融合模型、解码区。模型改进了SPCNN模型的参数优化方式以及迭代次数,模型自适应点火次数较低,在3~7次左右,具有点火次数低、自适应分割、效率高的优点。中光15:00时段点火识别成功率达到了100.00%,点火分割时间达到最低91.91s。与其他融合模型比较,模型在强光12:00、中光15:00、弱光18:20、19:00时段融合图像识别成功率达到100.00%;融合时间低于SPCNN模型,达到最低92.68 s。模型识别精度最优达到了100.00%,融合耗时最低达到了92.68 s,模型大小较SPCNN低一个数量级,可补充和完善图像层次融合理论和方法。 相似文献
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基于网络环境的竞争情报的获取与利用 总被引:2,自引:0,他引:2
刘培兰 《农业图书情报学刊》2008,20(10)
分析了网络竞争情报的来源,阐述了其收集方法:获取整体行业信息,确定竞争时手范围,了解竞争对手经营状况,获取竞争时手的个人信息,了解与企业有关的政策等等,并给出了网络竞争情报的处理利用途径:网络竞争情报处理系统根据企业竞争知识库,把多源信息进行合并、过滤、提取、分类,并将新的信息与数据库匹配,以更新数据库. 相似文献
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基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建 总被引:1,自引:1,他引:0
受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。 相似文献
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