在分析燃弧过程特性的基础上，从时域、频域和信号无序度三个方面提取了相关特征量，通过对比线路处于正常状态和发生电弧故障时各特征量的差异确定了阈值范围，借助自制的故障电弧保护开关模块验证了多特征融合诊断方法的有效性。他们借助高速相机在更微小的时间尺度内分析了电弧燃烧特点，通过电弧影像直观地反映了故障电弧...
融合F融合=w1⋅F1+w2⋅F2,这样做计算简单,但是适合特征维度相同的情况,需要提取设定权重或者通过学习率调整权重。(这里给的示例图没有加权) 3.投票: 基于各模态的预测结果进行加权投票。 4.学习融合: 用另一个模型(如 MLP,使用多层感知机(MLP)作为学习模块,自动学习特征融合方式。输入拼接或其他方式得到的特征...
为此,本文提出一种基于局部二进制模式(Local Binary Pattern,LBP)算子和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的多特征融合算法。首先,对LBP算子进行了改进,提出一种基于邻域像素中值的中心对称LBP算子;然后,将其提取出的纹理特征和灰度共生矩阵提取的纹理特征进行融合;最后,通过极速学习机和支持向量机做...
💡💡💡本文独家改进:多层次特征融合(SDI)高效结合DualConv、PConv、GSConv等实现二次创新 1)替代原始的Concat; 1.U-Net_v2介绍 论文:2311.17791.pdf (arxiv.org) 摘要: 在本文中,我们介绍了U-Net v2,一种新的鲁棒和高效的U-Net变体,用于医学图像分割。它旨在增强语义信息注入到低级特征中,同时用更...
多模态融合可以应用于情感分析、身份验证、行为识别等多个领域,实现更精确的预测和判断。这其中,特征融合是多模态数据处理的核心环节,它不仅能够提高模型的性能,还能够增强数据的表达力,让模型能够更好地理解和处理现实世界中的复杂问题。因此,多模态特征融合迅速成为了研究热点。
BACNN通过添加卷积核作为1×7卷积块来减轻噪声的影响,然后使用两个分支从不同尺度提取光谱的特征,同时添加SE模块以获得更好的质量特征,最后使用全连接层进行分类。 创新点: 提出了基于多尺度特征融合的双线性注意力卷积神经网络模型(BACNN),结合近红外光谱和卷积神经网络,用于分类不同类型的木材。
针对上面我们遇到的问题,该篇文章提出了一种基于多特征融合嵌入(MFE)的中文命名实体识别方法,以加强中文的语言模式并处理中文命名实体识别中的字符替换问题。 MFE 将语义、字形和语音特征融合在一起。在字形域中,我们将汉字分解成组件来表示结构特征,以便具有相似结构的字符可以具有紧密的嵌入空间表示;除此之外还...
在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中,目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中,笔者介绍到了目前主要的几种融合方法,即e 多模态特征融合pytorch代码 3d目标检测 3D 点云 模态 decode encode pytorch 数据融合 pytorch多模型融合 提示:文章写完...
本文主要是将机器学习领域的Tri-training半监督学习方法应用在图像的显著目标分类,并基于Tri-training算法提出了与多特征融合相结合的图像分类方法,通过有效地将图像的中心矩特征、仿射不变矩特征和灰度共生矩特征进行融合,利用SVM,NB,BP三个基分类器进行协同训练,达到了很好的分类效果。仿真结果表明其在小样本分类中具有...
基于多特征融合的交通流预测研究一、引言随着城市化进程的加速和交通网络的日益复杂化,交通流预测成为了智能交通系统(ITS)的重要组成部分。准确的交通流预测可以有效提高交通管理的效率和道路使用者的出行体验。传统的交通流预测方法主要基于单一特征进行建模,但在面对复杂多变的交通环境和多变的数据时,其预测精度和稳定...