【摘 要】
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向量化的胶囊神经元和动态路由式的信息传递机制赋予了胶囊网络更强的特征表示能力。在遥感领域,基于胶囊网络的高光谱影像分类方法已经获得了较传统深度学习模型更为优异的分类结果。针对现有胶囊分类模型中存在的网络浅层、空谱联合信息利用不足等问题,本文利用卷积胶囊层、残差连接、三维卷积胶囊层构建了一种用于高光谱影像分类的新型深度胶囊网络。具体地,本文方法直接以高维数据立方体作为网络输入,并利用胶囊残差块逐层提
【机 构】
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战略支援部队信息工程大学,昆明物理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(编号:41801388)。
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向量化的胶囊神经元和动态路由式的信息传递机制赋予了胶囊网络更强的特征表示能力。在遥感领域,基于胶囊网络的高光谱影像分类方法已经获得了较传统深度学习模型更为优异的分类结果。针对现有胶囊分类模型中存在的网络浅层、空谱联合信息利用不足等问题,本文利用卷积胶囊层、残差连接、三维卷积胶囊层构建了一种用于高光谱影像分类的新型深度胶囊网络。具体地,本文方法直接以高维数据立方体作为网络输入,并利用胶囊残差块逐层提取数据中的深层抽象特征。为了更加充分地利用影像中的空谱联合特征,在深层次的胶囊残差块中引入三维卷积胶囊层
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利用循环子群之外的元素的阶和该循环子群的阶的关系给出了关于循环群的一个刻画;刻画了导子群G′的每个极小子群或者正规或者具有循环正规化子的有限群G,并证明了这类群G是可解的。
针对页岩气开发过程中污染气体浓度与扩散分布不确定性问题,利用自主设计并搭建的开放光路傅里叶变换红外光谱(FTIR)测量系统,对返排液中污染气体进行浓度反演,并通过返排液流速及污染源大小,计算出污染源源强.结合现场环境,建立参考坐标,对高斯扩散模型进行数学推导,构建污染源面源扩散模型并进行仿真分析.结果表明:源强、距离、风速、大气稳定度影响气体浓度扩散.对返排液进行80 h连续测量,确定主要污染气体
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