【摘 要】
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类间具有高的相似性和类内存在大的多样性是遥感图像场景分类的特点和难点,与此同时遥感图像中存在许多小对象和背景复杂的问题,使得卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)难以获得准确且富于表达的特征表示,遥感图像场景分类仍然面临严峻挑战。针对遥感图像中视觉信息复杂,而CNN平等对待输入信息的问题,本文研究了深度学习中的注意力机制,提出基于尺度注意力网络的遥感图像场
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类间具有高的相似性和类内存在大的多样性是遥感图像场景分类的特点和难点,与此同时遥感图像中存在许多小对象和背景复杂的问题,使得卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)难以获得准确且富于表达的特征表示,遥感图像场景分类仍然面临严峻挑战。针对遥感图像中视觉信息复杂,而CNN平等对待输入信息的问题,本文研究了深度学习中的注意力机制,提出基于尺度注意力网络的遥感图像场景分类方法。该方法一方面提取多尺度输入图像的语义信息,获得拥有不同感受野的特征表示。另一方面,该方法提出
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绿色作业车间调度是制造企业在当前能源短缺、环境恶化、市场压力大的情况下保持竞争力的有效生产管理运作手段,通过对车间资源的合理分配,实现经济指标和环境指标的协同优化。然而,在实际的绿色作业车间运行生产过程中,充斥着各类型扰动事件随机发生的情况,难以保证原有的调度决策仍能较好地适应当前高度复杂多变的工况。因此,探讨出一套扰动环境下绿色作业车间调度方法是目前亟需解决的问题。在问题要素分析中,在系统地解析
水体的提取研究,一直是科学研究的重点,特别是随着遥感技术的发展,人们越来越倾向于使用遥感影像来提取水体,然而,水体地提取容易受各种因素的影响,而使其提取的精度受限。为了进一步提高水体提取的精度,众多学者们针对各种影响因素提出了许多解决方法,以消除水体提取过程的干扰因子。而大多数方法所针对的,都是水体提取过程中存在的单一方面干扰因子,但是阴影、云雾、裸土、风化岩石、暗色建筑体、洪水、坑塘水面等都会对
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