简介:摘要:参数化密度分布模型作用下的最大似然方法以及 EM算法常被应用到遥感图像分类中,由于受到遥感信息统计分布影响,要在改进 EM算法的基础上科学运用遥感图像分类方法。因此,本文从不同角度入手探讨了遥感图像最大似然分类方法的 EM改进算法,在优势作用发挥基础上进行合理化计算以及分类,提高遥感图像分类效率以及质量。
简介:摘要:该项目研制一套基于图像软件算法的叶梗智能识别系统,通过实时在线图像采集烟叶图像,通过软件算法基础,分离分析图像,通过比例关系得出烟叶中含梗比例,实时计算分析结果,并在线反馈参与在线工艺生产控制。
简介:摘要:随着航空业的蓬勃发展,空中交通管制系统面临着越来越复杂的挑战。数以千计的飞机在天空穿行,需要精密的规划和协调,以确保安全、高效的航空运行。传统的空中交通管制系统在面对不断增加的飞行器数量和航空活动的同时,逐渐显露出其在应对复杂情境和提升效率方面的局限性。在这一背景下,深度学习算法作为人工智能领域的前沿技术之一,为改进空中交通管制系统提供了新的可能性。深度学习算法以其对大规模数据的高效处理和对复杂问题的学习能力而著称,这使得它成为解决空中交通管制中挑战性问题的有力工具。本论文旨在深入探讨深度学习算法在空中交通管制中的应用研究,探讨其在航班路径规划、飞机间通信与协同、以及空中交通流量管理等方面的潜在贡献。通过深度学习算法的引入,我们有望实现更为智能、灵活的空中交通管制系统,为航空业提供更安全、高效的运营环境。然而,这一领域仍面临着许多技术和管理上的挑战,需要综合考虑深度学习算法的优势与挑战,以期为未来空中交通管理的发展提供有益的参考与建议。
简介:摘要:图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向,深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究,提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法,以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。
简介:摘要:在当今世界,随着航空业的迅猛发展和全球飞行器数量的不断增加,空中交通管制系统面临着前所未有的挑战。随着航空出行的日益普及,传统的空中交通管理方法已经显得力不从心,而且由此带来的空中拥堵、燃油浪费以及潜在的安全风险成为制约航空业可持续发展的关键因素。因此,对空中交通管制中的飞行器轨迹进行优化成为当前研究的焦点之一。随着计算机科学和数学建模技术的不断进步,研究人员在空中交通管制领域提出了各种各样的飞行器轨迹优化算法。这些算法的目标是通过合理规划飞行器的路径,提高空中交通系统的运行效率,降低能源消耗,减轻拥堵并增强飞行安全性。传统的线性规划方法和启发式算法为问题提供了一些解决方案,但是随着深度学习技术的兴起,越来越多的研究开始尝试将其引入飞行器轨迹优化的领域,以期取得更为卓越的成果。
简介:摘要:根据我国互联网信息中心发布的统计数据,2020年3月,我国网民数量达到了9.04亿,其中通过手机上网的网民达到了8.97亿。截止到2020年6月,我国网民数量达到了9.40亿,较之3月增加了0.36亿,普及率达到了60%以上。在所有网民中,20岁到29岁的网民占到了其中的21.5%,学生网民占到了26.9%,同时,网民每周上网时间达到了30.8个小时。网民队伍的不断扩大使得网民成为了网络舆情传播和接受的主要力量。但是,网络本身的自由特性以及信息传播速度快等优势也使得网络舆情更加容易引发危机事件,这就需要对网络舆情进行更加深刻的认知以及应对。
简介:摘要:风能资源评估是风电场开发最前期、最基础的工作,准确描述出风能特性是风电项目后期的经济收益重要保障。本文主要针对风速的威布尔分布特性,利用最大似然法、最小二乘法、WAsP软件法三种不同算法计算出k、c值,再利用Matlab仿真软件拟合出曲线。通过三种算法分别对两组不同地形条件、年平均风速差异较大的风速数据拟合,并与实际风速直方图做了对比,得出最大似然法拟合出的曲线更稳定,更具代表性。