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主题

  • 2 篇 双线性神经网络
  • 2 篇 决策融合
  • 1 篇 纹理特征
  • 1 篇 煤岩图像
  • 1 篇 resnet
  • 1 篇 煤
  • 1 篇 破坏类型
  • 1 篇 智慧矿山
  • 1 篇 深度学习
  • 1 篇 纹理分类

机构

  • 2 篇 辽宁工程技术大学

作者

  • 2 篇 韩晓天
  • 1 篇 吕伏
  • 1 篇 冯永安
  • 1 篇 项梁

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=双线性神经网络"
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基于自适应纹理特征融合的纹理图像分类方法
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计算机工程与科学 2024年 第3期46卷 488-498页
作者： 吕伏 韩晓天 冯永安 项梁 辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院 内蒙古鄂尔多斯017000 辽宁工程技术大学软件学院 辽宁葫芦岛125105
现有基于深度学习的图像分类方法普遍缺少纹理特征的针对性,分类精度较低,难以同时适用于简单纹理和复杂纹理分类。提出一种基于自适应纹理特征融合的深度学习模型,能够结合类间差异性纹理特征做出分类决策。首先,根据纹理特征的最大类... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 博看期刊 评论
基于纹理特征融合的煤岩图像分类方法研究
基于纹理特征融合的煤岩图像分类方法研究
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作者： 韩晓天 辽宁工程技术大学
学位级别：硕士
煤体破坏类型是复杂矿区煤岩动力灾害防治和瓦斯突出危险性评估的关键因素,但在井下实际中,其识别方法仍以人工物理观察辨别为主。在智能化、高效化和无人化的智慧矿山建设需求下,将煤体破坏类型作为分类标准,根据不同煤体破坏类型具有... 详细信息
来源： 同方学位论文库 同方学位论文库 评论
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