基于1960-2012年我国8个区域310个站点的夏季逐月降水数据，采用趋势特征指数、M-K检验和空间差值等方法，分析我国夏季降水的时空分布特征。研究发现：从时空分布看，1960-2012年，长江中下游、华南、西北地区和青藏高原地区夏季降水量呈上升趋势，其中，长江中下游和西北西部地区夏季降水量显著增加，两个地区均在1990年代夏季降水量增加最多；东北、华北和西南地区夏季降水量呈下降趋势，从东北到西南一线，夏季降水出现了一条明显的倾向率负值带，其中，东北和华北地区夏季降水量减少最显著，东北地区夏季降水量在2
2023-02-19 16:08:08
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摘要：互联网的传播行为对研究网络拓扑结构和动态行为的关系具有重要作用。选取CAIDA_Ark项目下不同地区4个监测点的有效路径样本数据，统计网络访问时间与访问直
2023-02-19 13:59:19
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摘要以雾灵山固定标准地群落调查数据为基础，分析比较了不同植物群落的结构特征及乔灌草各层的物种多样性。结果表明①不同植物群落高位芽植物种类最多，地下芽植物种类次之
2023-02-19 01:11:54
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车辆识别方法计算量大,提取的特征复杂,且传统神经网络利用端层特征进行分类导致特征不全面,为此提出了一种结合卷积神经网络(CNN)多层特征和支持向量机(SVM)的车辆识别方法。该方法在传统AlexNet模型基础上构建卷积神经网络模型,通过分析参数变化对测试正确率的影响得到最优车辆识别模型;提取多层车辆特征图,采用串行融合方法与主成分分析降维技术将其构成一个具有多属性的车辆特征向量,以增强特征全面性,减少计算量;利用SVM分类器代替CNN的输出层实现车辆识别,以提高模型泛化能力与纠错能力。实验结果表明,相比传统方法,所提方法在分类精度和识别速度方面都有显著提高,且具有良好的稳健性。
2023-02-17 10:47:50
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摘要：人工神经网络作为人工智能的分支，在模式识别、分类预测等方面已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题。然而随着人工智能的发展，神经网络的自主性特征学习
2023-02-14 01:45:15
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以曲率图作为三维点云数据的特征描述函数，并运用曲率图实现了三维点云数据的配准．对于含有噪声的点云数据，先根据每个点的邻域特性估算其曲率值，然后根据每个点及其周围邻域点的曲率值构造该点的曲率图．通过在多比例空间下曲率图的特征保持分析，可提取到最能反映该点云数据特征的特征点集．对于两两配准，这些特征点集被用于三维点云数据的粗略配准算法中，该算法利用点云内部空间点相对位置在刚性变换下的不变特性实现了特征点对的匹配，由匹配的特征点对进行坐标变换求解，完成了两三维点云的粗略配准，然后运用迭代最近点算法进行精确配准．最后将整个配准算法应用于真实的三维点云数据，结果表明该算法能有效抑制点云采样密度及噪声的影响，能够快速实现点云数据的精确配准．
2023-02-13 20:38:03
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首先对细胞神经网络(CNN)的基本模型作了简要论述,在对连续时间CNN离散化的基础 上,将连通单元检测与阴影检测相结合，提出了一种基于CNN文字识别的特征提取技术，并进行 了计算机的仿真试验，得到了良好的结果。
2023-02-13 11:22:05
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