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结合亮度约束的双分支结构暗光图像增强算法
《计算机工程与应用》2025年第8期250-259,共10页杨海潮 李新凯 张宏立 孟月 
新疆维吾尔自治区自然科学基金青年基金(2022D01C86);国家自然科学基金(62263030);北京信息科学与技术国家研究中心开放课题(BR2023KF02011)。
暗光图像增强是图像处理中的一个重要问题,其算法性能会影响人眼视觉感知与后续计算机视觉任务,但现有暗光图像增强算法存在内容信息保留与亮度提升平衡性不好的问题。针对此问题,基于CycleGAN提出一种结合亮度约束的双分支结构暗光图...
关键词：暗光图像增强 循环生成对抗网络 双分支结构 稠密连接网络 
基于孪生轴向注意力与双鉴别器生成对抗网络的红外可见光图像融合
《计算机与现代化》2025年第4期89-95,102,共8页王丽丹 赵怀慈 潘多涛 房建 袁德成 
辽宁省自然科学基金资助项目(2023010411-JH3/101)。
红外与可见光融合图像能够同时保留同一场景的前景目标热辐射信息和背景纹理细节,使得描述更加全面和准确。然而深度学习领域的许多经典融合算法通常存在着信息保留不充分、特征融合不均衡的缺陷。针对上述问题,本文提出一种基于孪生轴...
关键词：图像融合 生成对抗网络 轴向注意力 双鉴别器 密集连接网络 
基于改进型颜色编码与密集连接网络的非侵入式负荷监测
《浙江电力》2025年第2期3-12,共10页丁健 陈鉴祥 刘旺朋 丁一帆 王谱宇 
江苏省自然科学基金(BK20242048)。
现有基于V-I轨迹的非侵入式负荷监测研究,存在对于轨迹相似的电器设备识别准确率较低、网络较复杂的问题。针对该问题提出了一种基于改进型颜色编码与密集连接网络的非侵入式负荷监测方法。首先,分析了基于滑动窗的事件检测算法的原理;...
关键词：非侵入式负荷监测 V-I轨迹 图像识别 密集连接网络 家用电器 
基于超分辨率重建算法的二氧化碳浓度场研究
《光学技术》2025年第1期116-122,共7页关武 丁蟠峰 
新疆维吾尔自治区重点研发项目-能源领域碳排放碳汇指标测算、计量及数智化管控关键技术研发(2022B01010)。
针对目前激光吸收光谱技术在非均匀分布烟道条件下获取CO_(2)初始信号进行浓度场重建时存在的计算时间长、重建精度低等问题,提出了一种基于超分辨率算法的CO_(2)浓度场重建方法,并对EO算法进行了优化改进。改进后的EO算法在CO_(2)浓度...
关键词：激光技术 气体分布 浓度场重建 EO算法 超分辨率 密集连接网络 
基于多尺度与注意力机制的毛尖茶分类及掺假程度
《中南民族大学学报（自然科学版）》2024年第6期790-796,共7页毛腾跃 伍竞成 
湖北省科技重大专项(2020AEA011);湖北省高价值知识产权培育工程项目(D2021002094)。
针对消费者在生活中难以区分毛尖茶品种及掺假程度多少的问题,提出了一种基于多尺度特征提取与高效通道注意力机制相结合的网络模型.在DenseNet121的基础上使用多尺度特征提取结构替换原来单一的卷积核,丰富特征层信息,在模型的密集连...
关键词：毛尖茶 密集连接网络 多尺度特征提取 注意力机制 茶叶掺假 
多头注意力引导卷积网络检测阿尔兹海默症
《吉林大学学报(信息科学版)》2024年第6期1074-1089,共16页周丰丰 董广宇 李柯薇 
国家自然科学基金资助项目(62072212,U19A2061);吉林省中青年科技创新创业卓越人才(团队)基金资助项目(创新类)(20210509055RQ);吉林省大数据智能计算实验室基金资助项目(20180622002JC)。
针对脑认知疾病的检测困难和识别准确率低等问题,将卷积神经网络的局部依赖建模能力和注意力机制的全局依赖建模能力相融合,提出了由多头注意力引导的卷积神经网络(MAGINet:Multi-Head Attention-Guided Convolutional Network),用于识...
关键词：阿尔茨海默症 卷积神经网络 注意力机制 功能连接网络 
映射关系下多模态微电网数据实时检索仿真
《计算机仿真》2024年第11期173-177,共5页王璠 汪江 温炜 李月华 
国网宁夏电力有限公司科技项目(SGTYHT/21-JS-226)。
由于微电网数据的多样性和复杂性,导致数据特征挖掘难度大,降低了实时检索的精度,为此,提出了一种基于映射关系的多模态微电网数据实时检索方法。利用Borderline-SMOTE算法扩充微电网数据类别中少数类的样本数量。采用循环注意力机制映...
关键词：双向编码器 微电网数据 跨模态注意单元 深度全连接网络 
关注细粒度特征的视网膜病变自动分级
《光电子．激光》2024年第11期1137-1144,共8页来文波 贾晓芬 赵佰亭 
安徽理工大学医学专项培育项目(YZ2023H2B006);安徽理工大学引进人才科研启动基金(2022yjrcc44);国家自然科学基金(52174141)资助项目。
糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是糖尿病并发症最常见的疾病之一。由于视网膜图像病灶存在类间差异小、特征复杂的特点,导致传统深度学习网络对病灶点不聚焦、特征提取不充分等问题。针对上述问题,提出一种视网膜病变的自...
关键词：糖尿病视网膜 图像分类 注意力机制 密集连接网络 
基于深度强化学习的单通道EEG信号自动睡眠分期算法
《计算机应用研究》2024年第9期2699-2704,共6页赵彦晶 周强 刘鑫 李婉 田蕴郅 
国家自然科学基金资助项目(62101312);陕西省科技厅工业项目(2024GX-YBXM-544)。
目前,基于脑电(EEG)信号的人体睡眠分期方法呈现出单通道和网络模型深度化的趋势,然而单通道信息采集使得EEG失去大脑区域的位置信息,EEG中表征睡眠阶段的特征因趋向稀疏化而难以提取,同时深度网络的共性问题——模型及其训练的超参数...
关键词：睡眠分期 密集连接网络 深度强化学习 超参数在线优化 
SC-Net:用于重叠染色体分割的上下文信息跳跃连接网络
《中国图象图形学报》2024年第9期2806-2824,共19页焦润海 褚佳杰 刘嘉骥 余济民 
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2022JG004)。
目的染色体核型分析从细胞分裂中期图像中分离和分类染色体,是遗传疾病诊断广泛采用的方法,其中形态多样的重叠染色体簇的分割,依赖于准确的边界等细节特征。为此,本文融合目标的上下文信息,构建了一种两阶段的重叠染色体分割模型SC-Net...
关键词：重叠染色体分割 混合池化模块(HPM) 上下文融合模块(CFM) 上下文先验辅助分支(CPAB) 真实亲和矩阵 
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