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卷积3042021
2后端能源工程国际会议(ICECAE2021) |
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文章号 | 01007 | |
页数 | 九九 | |
段内 | 电容学 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130401007 | |
在线发布 | 2021年9月21日 |
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30401007 (2021年)
提高神经网络微对象图像识别和滤波质量
撒马尔罕州立大学信息技术系140104大学blv15区撒马尔罕市
*对应作者 :rustammix.rs@gmail.com
以综合统计模型和神经网络为基础开发出优化微对象识别的建设性方法、原理和模型,并配有过滤噪声机制以及医用对象和花粉图像外粒子机制算法学习神经网络条件先验不足、参数不确定性和数据处理精度低轮廓选择机制、分块机制、获取硬软阈值段边界机制、使用图像形态特征过滤机制开发[1]机制识别和分类,参数值适配,网络结构调优,随机排放近似平滑,图像轮廓串行抑制脉冲噪声机制基于各种滤波方法实施,维护物体和小件边界数学表达式用于估计非常态性、近似不足、插值和图像轮廓外推值引起的识别错误开发了识别微对象并分类软件包获取结果是为了正确错误识别和拒绝花粉样本,这些样本合成立方体、双方形、插值样子变换和波子变换
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