基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。     

基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果。文章提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法。首先,用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵,此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构。实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好。     

基于稀疏表示的图像超分辨率算法

基于稀疏表示的超分辨算法能有效地解决单幅图像的超分辨的问题,得到的超分辨结果比较理想。在此方法基础上,MichaefElad进行了改进和完善,在基于稀疏表示的基础上,提出一种新超分辨算法。本文提出～种改进方法,在Elad的方法的基础上,通过利用PCA主成分分析方法,进而减少运算量,借助K—SVD算法对原子库进行相应的训练,算法速度提高,取得较好的超分辨结果。借助误差反投影方法,优化超分辨结果。     

GMAC-EDSR：基于多类型卷积融合的图像重建方法研究

虽然传统的超分辨率（Super Resolution, SR）重建方法已经取得了显著的成功,但在捕捉图像细节方面仍存在一些限制。与此同时,近年来出现了出色的神经网络模型,虽然效果出色,但却牺牲了重建速度。为了应对这一挑战,本文提出了一种基于多类型卷积融合的图像SR方法,具体来说,将不同类型的卷积核组合在一起,以提取更丰富的图像细节信息,并提出了多类型卷积融合的方法。本文通过一系列详尽的实验验证了基于幻影模块非对称卷积融合网络的模型。实验结果确认,这个模型显著提升了图像重建的质量。     

基于Buhlmann-Straub模型的内外部数据混合方法

操作风险作为商业银行面临的主要风险之一,已经引起了管理当局与业界人士的高度关注。操作风险是一个新的研究领域,虽然人们已经提出多种可供选择的计算方法,但是操作风险损失数据的复杂性和其厚尾性的特点已经开始阻碍计量技术的顺利发展。由于操作风险数据的稀缺性,必然会影响到测量参数的准确性,本文提出一种基于Buhlmann-Straub信度模型的内外部数据混合方法,使内外部数据能够进行合并,以期获得一种解决操作风险度量数据不足问题的方法。     

基于数值模型的气动噪声预测计算方法研究

本文介绍了气动噪声预测的计算方法及相应的数值仿真模型,其中包括计算气动声学方法（Computational Aero-Acousti）、莱特希尔声类比方法（Lighthill’s Acoustic Analogy）以及混合计算方法。气动噪声预测的关键点在于选择合适的计算方法。本文详细介绍了这些方法的原理和适用范围,特别对ANSYS Fluent中的四种噪声算法进行分析。在具体的算法介绍中,详细探讨了FW-H声学比拟法和宽频噪声声源模型。FW-H声学比拟法通过结合CFD方法和声学类比理论,能够精确预测气动噪声的辐射特性,适用于解决飞行器绕流引起的远场气动噪声分析。通过结合数值模拟和声学理论,宽频噪声声源模型能够提供更精确、更灵活的噪声预测方法。尤其适用于分析流体场壁面的噪声强度分布。论文详细介绍了这些模型的原理、实现方法以及在ANSYS Fluent中的应用,为噪声场的计算与优化提供了思路与指导。     

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中软信息较多、硬信息缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过人人贷平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。     

多帧超分辨率图像重建迭代小波算法研究

为了解决由于物体的运动和拍摄环境等因素,造成拍摄后多帧图像分辨率低和细节丢失的问题。本文对现有超分辨图像处理算法查阅研究,提出超分辨率图像重建迭代小波算法。最终对比迭代小波算法运算后最终的图像和参考帧图像,并比较图像信噪比的变化得出迭代小波算法的优越性。     

基于敏捷供应链的物流系统及其重构方法模型

根据敏捷供应链的一般特征,指出其对物流系统的要求是动态可重构的敏捷性。在此基础上,提出用物流能力描述物流系统资源,并以此为基点提出用物流单元重构进行物流系统的动态重构。并在分析物流单元重构的一般定性原则的基础上,用两个定量指标有效构造了物流系统重构的目标函数,从而将敏捷供应链中物流系统重构问题改造成一个多目标组合优化问题。     

基于边缘计算的视频背景重建方法

基于当前物联网技术的应用趋势,论文研究了一种基于边缘计算的视频背景重建的方法,结合城市道路交通车流量实时监测的应用需求,通过实际的车流量视频数据进行算法的验证。同时,论文基于OpenCV构建边缘计算机器视觉应用引擎,将基于视频背景重建的算法向嵌入式实时处理系统移植,从而探索出通用机器视觉算法在边缘计算侧实现功能应用的方法,使得以模块化、软硬件系统低耦合度思想研发机器视觉应用成为可能。     

基于全过程管理的分析化学课程模式重构

针对当前分析化学课程存在的教学内容不够合理新颖、教学方法机械单一、成绩评价不够科学等问题,提出了一种基于全过程管理的课程模式重构方法。该方法将现地课题、最新方法和专业英语引入到教学内容中,将案例教学、人机交互和师生交互等形式引入到传统的教学方法中,从理论和实验两个方面评定学习效果,并细化了评定要素。对于大学本科分析化学课程模式创新有一定借鉴意义。     

基于云模型的TOPSIS决策方法研究

针对区间型多准则决策问题,本文提出一种基于云模型的TOPSIS决策方法。首先,提出将普通的区间型数值转化为能体现模糊性与随机性信息的云决策矩阵;接着,给出了正负云理想云的确定方法以及云模型的距离测度公式,在此基础上发展了一种云TOPSIS方法;最后,通过人才选择的算例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于直送的两阶段混合调度模型的模拟退火算法研究

研究基于直送的两阶段混合调度模型的模拟退火算法,其目标函数是最小化作业时间.首先,基于问题特征,提出求解该类问题的模拟退火算法;其次,通过数值实验对算法参数进行优化分析,从而给出模拟退火算法的较优参数组合;最后,数值测试进一步表明所给出的优化模拟退火算法的计算有效性.     

基于二次开发方法的BIM模型数据提取方法研究

文章从BIM模型的数据结构入手,对其组成要素、数据结构层级进行分析。然后提出从BIM模型中进行信息提取的方法,使用二次开发方法在Revit系列软件的平台上,对其API进行分析,并阐述代码实现的过程。结合案例进行实证分析,验证本文所提出方法的可行性,为加深BIM模型在工程项目领域中的运用提供了技术支撑。     

基于MBSE研发模式的质量控制方法研究

针对基于模型的系统工程(MBSE)研发模式,通过系统性地分析当前电子信息产品在数字化研发模式下质量形成的各类因素,开展适应电子信息产品数字化研发模式下质量控制的有效途径和方法研究,形成数字化研发模式下的质量控制流程,明确质量数据的收集方法,从而建立电子信息产品数字化研发模式下质量控制的方法论.     

基于半结构决策方法的建筑供应商选择模型

建筑材料供应商选择是集成化建筑供应链管理的重要环节,也是一个多目标决策问题。为了充分考虑定量和定性目标,减少人为干扰,使决策结果更科学、合理,作者提出了运用半结构化模糊决策方法选择供应商的模型,分别给出了对于定量和定性目标的决策方法。经过实例分析,结果证明该模型有助于解决此决策问题。     

基于E-R模型的关系数据库设计方法

在管理信息系统开发中,数据库设计的目标是建立DBMS能识别的关系数据模型。而关系数据模型建立的基础是首先建立E-R模型,通过E-R模型才能转换为关系数据模型。如何建立E-R模型以及如何将E-R模型转换为关系数据模型,是管理信息系统开发中数据库设计的关键。