wasserstein距离相关论文
精确的云资源预测对计算平台实现安全运行具有十分重要的意义，针对新公司的云计算资源缺乏足够数据样本而造成预测模型精度降低的问......
在以人工装配为主的流水线生产中，工时的不确定性是影响生产节拍的重要因素。考虑到随机优化要求精确的概率分布信息、鲁棒优化保守......
传统能源系统不考虑多种能源之间的协同和互补,仅对电、气、热中的某种能源进行分析和利用。近年来,随着中国经济社会的不断发展,......
为了提高短期负荷预测模型的精度，提出了一种基于门控循环单元（Gated recurrent unit,GRU）神经网络的Wasserstein生成对抗网络（Wassers......
基于L2范数的全波形反演常常受到初始模型的影响,在反演过程中容易产生局部极值和梯度计算不准的问题,进而影响速度反演精度。为此......
高精度的交通流预测,对于大型城市的交通管理和智慧出行具有重要作用.而交通流动态时空相关性的挖掘,则是提高预测精度的关键.针对......
为了解决光学遥感探测中民用商用船舶和军舰样本不足的问题，提出面向船舶遥感图像的Wasserstein距离生成对抗网络（ship-WGAN）。在ship......
图作为一种通过边连接的关系型数据结构,可以有效对现实生活中大量复杂数据进行建模,在社交网络、生物医学和知识图表等领域有着重......
语音去混响是指,从声学信号中减少或消除由所有反射声波的总和叠加而成的混响。语音去混响和语音降噪同属于语音增强的范畴,而几乎......
最优传输模型由法国数学家Gaspard Monge提出.它描述的是以最小的成本将所有源分布的概率质量传输到目标分布.模型中的Wasserstein......
生成对抗网络（GANs）是一种深度神经网络架构,是人工智能领域的研究热点。随着深度学习的发展,研究者们越来越关注生成式模型的研究。......
图像质量评价(Image Quality Assessment,IQA)是计算机视觉领域研究的基本问题之一.目前,绝大多数图像质量模型都是基于灰度图像构......
在我们所生活的信息时代,图像恢复已成为图像科学中的重要研究问题之一。不同于大部分基于模型的图像恢复方法利用各种图像先验信......
随着智能设备的快速发展,图像变成了生活生产中必不可少的部分,将旧照片与低清晰度的图像转为高清图像成为各个领域一大需求,因此......
二人零和微分博弈主要研究关于有微分方程驱动的系统的二人冲突问题。近些年来,微分博弈理论在经济、军事、社会管理等方面有着越......
图像是获取和传递信息的重要手段,在人类的生活中随处可见。图像分辨率的高低是评价一个图像质量的重要因素,分辨率高代表着图像更......
负载不平衡会导致电能质量差、功率损耗增加、变压器使用寿命缩短等问题,而准确识别用户相别可调整部分用户相别,尽可能达到三相负......
微分博弈理论主要研究由微分方程驱动的系统中的冲突问题。近年来,微分博弈理论越来越多地应用到经济、管理及社会科学等方面。本......
随着现代医学影像技术的快速发展,X射线计算机断层扫描技术(Computed Tomography,CT)已被广泛应用于的临床诊疗。高分辨率CT(High ......
图像生成技术一直是计算机视觉、计算机图形学等专业领域的重要研究方向,同时被工业界广泛的应用。经过许多科学家的致力研究,在深......
本文主要研究了一类耦合的平均场反射正倒向随机微分方程(简记MFRFBSDEs)解的存在唯一性及比较定理,以及所研究的方程的解与相应的......
最优输运理论是在概率测度空间中讨论的一类特殊的最优化理论。基于最优输运理论的很多技术和算法近年来受到了学术界和业界的广泛......
随着技术和硬件的进步,数据收集变得更加容易,数据库规模越来越大,复杂性越来越高,人类面临的一大问题就是如何在复杂的高维数据中......
随着深度学习技术在图像领域上越来越普及,研究学者对图像超分辨率重建的研究方向从传统方法逐渐转向基于深度学习的算法。图像超......
近年来,随着社会的不断发展和信息技术的不断进步,人类的衣食住行更加智能化,生活环境中摄像机监控系统日益普遍。行人重识别和多......
语音是人与人之间交流的重要方式,但在现实中语音通常受到噪声的干扰,因此从嘈杂的环境中提取近似纯净的语音成为研究重点。语音增......
成像技术的逐渐成熟使得医学图像在辅助诊断中的作用越来越大。在各种类型的医学图像中,磁共振影像以其可构建三维视图、成像清晰......
基于三维模型的颅骨相似度评价方法,可以用来检测不同颅骨之间的相似程度,进而为推测面貌的相似度提供参考、为颅骨性别鉴定提供可......
作为远距离送电的核心手段,架空输电线的运行状况和电力系统的稳定运转息息相关。截至2018年底,导线舞动事故在我国发生超1000余起......
深度学习发展迅猛,已应用于各个领域,无论是对声音数据、图像数据还是文本数据都获得了一定的成效。但由于图数据的特殊性,想要在......
随着全球能源需求的不断增长,传统能源的大量开发导致资源紧张、环境污染、气候变化等问题日益突出,可再生能源具有无污染、环境友......
本文研究带马尔可夫切换的随机微分方程,首先给出当方程漂移项系数和扩散项系数满足一定条件时,方程的精确解的不变测度的存在性和......
分布鲁棒随机优化(DRSO)问题是基于凸分析随机优化领域而发展的理论。为消除DRSO问题中随机扰动对求解最优解过程的干扰,本文探讨......
基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖......
随着信息技术的飞速发展，图像数据的规模和复杂程度在不断增加，大数据时代对图像处理提出了新的要求。显著性检测技术作为图像领域研......
学位
本文研究了统计学习框架下的两个问题.一个是关于分位数回归的问题.不同于应用最为广泛的最小二乘回归，本文在再生核Hilbert空间下......
经济的发展伴随着能源的消耗,随着人们对环境要求的越来越高,可再生清洁能源发电得到充足的研究.文章首先介绍了风力发电和光伏发......
期刊
本文结合条件生成式对抗网络(CGAN)和改进的Wasserstein生成式对抗网络( WGAN-GP),提出一种适合于命名实体识别任务的条件Wasserst......
风、光等可再生能源发电具有不确定性、间歇性的特点,如何在不同运行模式下提高可再生能源的可调度性及利用率是当前的研究热点。......
在进行禽蛋无损检测研究时,需要花费大量的人力和物力采集禽蛋图像数据,为解决该问题,设计了一种基于深度卷积生成对抗网络(Deep c......
针对目前多目标跟踪中目标数据关联度量方式的不足,以及Wasserstein度量值衡量概率测度间差异程度的性质,提出基于Wasserstein度量......
块先验模型在图像复原领域取得了较大的成功,但其整体模型强制局部性的缺点,易出现局部伪影、视觉观感较差的问题,提出一种新的集......
针对基于C-V模型的活动轮廓分割算法无法应用于灰度非均匀图像分割的问题。采用Wasserstein距离作为区域直方图相似性测度,提出基......
针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图......
为了取得更好的显著性检测结果,针对传统的显著性检测方法易造成边界模糊以及应用中央-周边差进行图像检测时,感兴趣目标的内部纹......
得到了一类变形的传输不等式,给出了判断其是否成立的充分条件和必要条件,并且利用这类不等式,对于指数阶矩不存在的概率测度,建立......
跨领域情感分类任务旨在利用已知情感标签的源域数据对缺乏标记数据的目标域进行情感倾向性分析.文中提出基于Wasserstein距离的分......
针对人脸超分辨率重建中引入的先验知识不够丰富的问题,提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的人脸超分辨率重建算法。模......
空气动力学的研究由来已久,对航空航天事业的发展和国家安全来说至关重要。传统数据建模方法对该领域的高度非线性偏微分方程的拟......
近年来,随着深度学习和卷积神经网络模型的发展,计算机在视觉任务上(图像分类和识别,目标检测和语义分割等)的能力已经大大提高。......
