联合局部非局部流形和截断算子的高光谱融合方法及装置

    公开(公告)号:CN114331940A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111677658.2

    申请日:2021-12-31

    Abstract: 本发明公开了联合局部非局部流形和截断算子的高光谱融合方法及装置,将输入高分辨率多光谱图像划分为不同子块并重构为矩阵形式,所有子块分布于多个低维流形附近;对每一个子块,使用最近邻搜索算法寻找非局部相似图像块,构建非局部相似关系,同时构建每个图像块与周围四个相邻块的相似关系,将局部与非局部相似关系整合获得流形映射矩阵L;对L进行特征分解获得特征基并构建截断算子,将L和截断算子并入高分辨率HSI融合模型,获得最终模型。使用交替方向乘子法ADMM算法优化上述模型,并进行解耦操作,最终使用共轭梯度算法PCG逐波段求解。

    应用于社交网络的k边连通分量挖掘系统及挖掘方法

    公开(公告)号:CN111899117B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202010747667.3

    申请日:2020-07-29

    Abstract: 本发明提供一种应用于社交网络的基于局部边连接度检测的k边连通分量挖掘系统,其包括层次化图分割计算模组、遍历排序模组、图分割模组、局部边连接度检测模组、节点合并模组及子图剪枝模组。所述层次化图分割计算模组维护一超节点索引。所述遍历排序模组初始化一节点序列,并遍历目标图的节点。所述图分割模组根据节点序列的排序状态分割目标图或子图。所述局部边连接度检测模组检测当前局部子图的k核结构的边连接度值。所述节点合并模组根据所述边连接度值的检测结果确认是否合并节点。所述子图剪枝模组根据所述节点合并模组的计算结果进行子图删除剪枝操作。同时,本发明还提供一种采用上述挖掘系统的挖掘方法。

    基于网络隐式先验的无监督高光谱融合方法及装置

    公开(公告)号:CN115760670B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310023010.6

    申请日:2023-01-06

    Abstract: 本发明公开了基于网络隐式先验的无监督高光谱融合方法及装置,获取低分辨率高光谱和高分辨率多光谱图像;采用噪声对图像进行扰动;将噪声扰动后的图像输入至编码器‑解码器体系结构,进行多级特征学习,生成高分辨率高光谱图像的模糊估计;对模糊估计分别进行空间和光谱下采样;基于低分辨率高光谱图像与空间下采样的结果,高分辨率多光谱图像与光谱下采样的结果,计算退化模型的损失函数,反向传播退化模型的优化参数给编码器‑解码器体系结构;重复执行上述过程,直至生成高分辨率高光谱图像的模糊估计达到循环终止条件。本发明利用两个并行的特殊卷积块分别模拟空间和光谱下采样,形成一个闭环,实现了无训练样本条件下的无监督学习。

    一种模型训练的方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116029298A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310117049.4

    申请日:2023-02-14

    Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、装置、设备及存储介质,可以先通过预测模型对各待标记样本集进行标记,并将标记结果为指定标记结果的各待标记样本集中的各待标记样本筛选出来,交由标记人员进行人工标记。这里的指定标记结果是指预先设置的预测模型容易出现识别错误的一类样本的标记结果。从而可以根据标记人员针对预测模型容易出现识别错误的一类样本的标记结果,对用于训练预测模型的待标记样本集进行拆分、重新聚合得到新的样本集,并使用新的样本集对预测模型进行训练,进而可以在减少需要人工标记的样本的数量以降低预测模型的训练成本的同时,提升预测模型的训练效果。

    应用于社交网络的k边连通分量挖掘系统及挖掘方法

    公开(公告)号:CN111899117A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010747667.3

    申请日:2020-07-29

    Abstract: 本发明提供一种应用于社交网络的基于局部边连接度检测的k边连通分量挖掘系统,其包括层次化图分割计算模组、遍历排序模组、图分割模组、局部边连接度检测模组、节点合并模组及子图剪枝模组。所述层次化图分割计算模组维护一超节点索引。所述遍历排序模组初始化一节点序列,并遍历目标图的节点。所述图分割模组根据节点序列的排序状态分割目标图或子图。所述局部边连接度检测模组检测当前局部子图的k核结构的边连接度值。所述节点合并模组根据所述边连接度值的检测结果确认是否合并节点。所述子图剪枝模组根据所述节点合并模组的计算结果进行子图删除剪枝操作。同时,本发明还提供一种采用上述挖掘系统的挖掘方法。

Patent Agency Ranking