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一种基于改进的YOLOv3的敏感目标检测方法
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计算机与数字工程 2021年 第12期49卷 2585-2588,2638页
作者： 童雪东 任明武 南京理工大学计算机科学与工程学院 南京210000
论文提出一种基于改进的YOLOv3的战场敏感目标检测方法。考虑到战场中目标的敏感性,不仅要保证检测的实时性,还需要保证较低的漏检率。针对YOLOv3在敏感目标检测中存在的漏检率高、准确率低的缺陷,论文通过改进预选框生成算法、设置针... 详细信息
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基于CEEMDAN分解的北京市电力消费预测研究
基于CEEMDAN分解的北京市电力消费预测研究
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第十九届中国管理科学学术年会
作者： 王书平 魏晓萌 北方工业大学经济管理学院
电力消费预测一直是能源经济学领域的研究热点。本文基于"分解-集成-预测"的思想构建了一个多尺度预测模型对北京市电力消费进行预测。首先运用比EMD和EEMD更为有效的CEEMDAN方法对电力消费序列进行分解;然后基于最大信息系数对分解后... 详细信息
来源： cnki会议 评论
基于改进YOLOv4算法的铝材表面缺陷识别方法研究
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现代信息科技 2021年 第23期5卷 96-99,103页
作者： 栾明慧 李松松 李晨 王宇恒 郭忠宇 大连海洋大学信息工程学院 辽宁大连116023
文章针对铝材表面缺陷识别原始算法精度低与提取突出特征能力弱的问题,提出一种改进的YOLOv4算法。首先,为提高对小目标缺陷的检测能力,改进了多尺度预测,增强更浅层的细粒度特征信息融合;其次,对铝材标注数据样本采用K-means聚类,获取... 详细信息
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