期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
小波分析和相关向量机的网络流量混沌预测 被引量:3
1
作者 黄震 蔡昭权 钟锡武 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第9期141-145,共5页
针对网络流量的混沌特性和传统预测模型的不足,提出了一种小波分析和相关向量机的网络流量预测模型.首先采用小波分析对原始网络流量进行处理,得到不同尺度的网络流量分量,然后对各分量进行相空间重构,并利用相关向量机进行建模,得到各... 针对网络流量的混沌特性和传统预测模型的不足,提出了一种小波分析和相关向量机的网络流量预测模型.首先采用小波分析对原始网络流量进行处理,得到不同尺度的网络流量分量,然后对各分量进行相空间重构,并利用相关向量机进行建模,得到各分量的预测结果,最后采用对分量预测值进行组合,并采用网络流量数据集进行仿真实验.与其他模型进行对比测试的结果表明,此模型可以从多个尺度对网络流量特性进行描述,预测结果要优于其他模型. 展开更多
关键词 网络流量 相关向量机 小波分析 混沌理论
下载PDF
基于ZigBee的博物馆参观引导系统
2
作者 钟锡武 许淳煜 +1 位作者 黄奕涛 黄震 《计算机与现代化》 2017年第6期76-79,102,共5页
目前人们在室外可以很精确地利用手机GPS功能规划自己的行程线路,但是室内环境复杂,存在多径现象,GPS很难在室内环境下定位。在前人对ZigBee室内定位的研究的基础上,利用指纹定位算法的原理,将ZigBee的室内定位技术应用于游客参观博物... 目前人们在室外可以很精确地利用手机GPS功能规划自己的行程线路,但是室内环境复杂,存在多径现象,GPS很难在室内环境下定位。在前人对ZigBee室内定位的研究的基础上,利用指纹定位算法的原理,将ZigBee的室内定位技术应用于游客参观博物馆的场景中。系统采用ZigBee无线局域网,利用接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)值及指纹定位算法,借助GPRS模块传输数据,利用数据库服务器处理数据,并通过安卓APP监控数据,使得游客在博物馆中的位置信息能及时地在APP上显示,同时根据游客在博物馆中位置,将游客参观的展品的信息推送给游客。测试结果表明,系统运行良好,基本符合预期要求。 展开更多
关键词 ZIGBEE 室内定位 信号强度指示 指纹定位 安卓
下载PDF
卷积神经网络在高光谱图像分类中的应用综述 被引量:25
3
作者 万亚玲 钟锡武 +1 位作者 刘慧 钱育蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第4期1-10,共10页
高光谱图像(Hyperspectral Imagery,HSI)分类是高光谱图像处理和应用的一项重要工作。随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)日渐成为处理高光谱遥感图像分类问题的一个有效方法。首先对高光谱遥感图... 高光谱图像(Hyperspectral Imagery,HSI)分类是高光谱图像处理和应用的一项重要工作。随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)日渐成为处理高光谱遥感图像分类问题的一个有效方法。首先对高光谱遥感图像分类任务进行了概述,分析了目前存在的问题;其次对CNN及其基于光谱特征、空间特征、空谱特征的分类方法进行了系统的梳理,并且将上述的分类方法通过实验分析其性能;最后对高光谱遥感图像分类的关键问题进行了总结,并讨论了未来的研究方向。 展开更多
关键词 高光谱遥感图像分类 深度学习 卷积神经网络(CNN) 空谱特征
下载PDF
遥感图像时空融合综述 被引量:1
4
作者 杨广奇 刘慧 +2 位作者 钟锡武 陈龙 钱育蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期27-40,共14页
高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用。然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像。因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间... 高时空分辨率的遥感图像大数据在遥感领域发挥着重要作用。然而,由于技术上和预算上的限制等原因,目前单一的卫星传感器无法获取同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的遥感影像。因此遥感图像时空融合技术被认为是解决时间分辨率和空间分辨率折衷问题的有效途径之一。随着深度学习在各领域的广泛应用,深度学习技术已经被证实是解决图像问题非常有效的方法。针对国内外学者的研究成果,全面总结遥感图像时空融合的经典算法,同时重点分析基于深度学习的遥感图像时空融合算法的研究成果,在三个数据集上进行复现并分析实验结果,并对未来遥感图像时空融合进行展望。 展开更多
关键词 遥感图像 高空间分辨率 传统学习 深度学习 时空融合
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部