【摘 要】
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针对三维卷积神经网络(3D-CNN)计算成本过大,训练、测试时间较长的问题,该文提出了一种分解式三维卷积神经网络(Dec-3D-CNN)。通过将一步三维卷积运算拆分成三步更简单的卷积运算来降低计算成本,并且结合批量标准化(BN)的方法共同设计神经网络结构。在加速网络训练的同时减少梯度弥散的情况。通过Pavia University数据集进行分类实验,Dec-3D-CNN在总体分类精度达到95.93
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针对三维卷积神经网络(3D-CNN)计算成本过大,训练、测试时间较长的问题,该文提出了一种分解式三维卷积神经网络(Dec-3D-CNN)。通过将一步三维卷积运算拆分成三步更简单的卷积运算来降低计算成本,并且结合批量标准化(BN)的方法共同设计神经网络结构。在加速网络训练的同时减少梯度弥散的情况。通过Pavia University数据集进行分类实验,Dec-3D-CNN在总体分类精度达到95.93%的情况下,训练时间仅为3D-CNN的16%,测试时间仅为3D-CNN的46%。实验结果表明,Dec-3
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鼠害是造成草原退化、载畜量下降和牲畜流行病的主要根源之一。无植被覆盖的鼠洞亦是加剧草原退化进程中极为重要的因素。我国草原鼠害监测标准与危害分级均以草原鼠洞洞口数为主要依据,然而多年来鼠洞洞口数的获取一直使用着人工调查方法,难以满足大面积草原鼠害监测要求。本文使用高光谱遥感技术通过采集自然光下草原鼠洞的高光谱数据,首次提出了基于高光谱荒漠草原的微斑块指数阈值法(Micro-Plaque Index
针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集"纯净度"的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规
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全国小麦主要病虫害遥感监测预警结果显示:今年5月小麦条锈病、赤霉病、纹枯病、蚜虫预计发生面积约2.7亿亩。中国科学院空天信息创新研究院(原遥感与数字地球研究所)综合利用国内高分(GF)系列、环境(HJ)系列等,以及美国MODIS和Landsat TM、欧盟Sentinel系列等卫星遥感数据,结合全国气象数据和调查数据,依托自主研发的作物病虫害遥感监测与预警系统,开展全国主要作物主要病虫害遥感监测与
目的喉乳头状瘤是成人常见的喉部良性肿瘤,存在易复发性且有恶变的可能。白细胞介素-1α(IL-1α)在炎症、免疫和抗感染中发挥重要作用,其 3UTR的插入/缺失多态性(rs3783553)可能破坏miRNA-122的结合位点,从而影响miRNA功能。本研究旨在分析IL-1α3-UTR rs3783553多态性对成人喉乳头瘤临床预后的影响以探究疾病特点。方法收集我院2015年1月～2017年12月手术
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