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基于DSP模式的计算机图像处理算法研究
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作者 刘蓓蕾 《长江信息通信》 2024年第9期65-67,共3页
基于DSP架构模式,提出了一种CNN卷积神经网络算法,并将其运用到计算机图像处理中。研究过程中,采用DSP技术进行计算机图像获取、算法处理、算例分析和结果优化,大大提高了计算机图像算法处理质量和效率。经过算法测试验证,结果表明,基于... 基于DSP架构模式,提出了一种CNN卷积神经网络算法,并将其运用到计算机图像处理中。研究过程中,采用DSP技术进行计算机图像获取、算法处理、算例分析和结果优化,大大提高了计算机图像算法处理质量和效率。经过算法测试验证,结果表明,基于DSP数字信号处理器搭建多DSP并行处理架构模式,采用CNN卷积神经网络算法进行计算机图像处理,能够提高图像处理精度。该算法运行时的性能较高,功能低,CPU占用率不高,且DSP计算机处理系统在多DSP并行处理架构模式下进行算法分析,系统的稳健性和可靠性高,能够适应不同规模级别下的计算机图像处理数据集的处理速度、精度、资源消耗和功率要求,可为计算机图像算法处理提供准确、高效、经济的解决方案,对于计算机图像处理算法设计和优化以及应用具有较好的实用参考价值。 展开更多
关键词 DSP数字信号处理器 多DSP并行处理架构模式 cnn卷积神经网络算法 计算机图像处理方法 算法验证
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基于气象观测数据建立卷积神经网络算法反演PM_(2.5)
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作者 王雨轩 周甘凝 +1 位作者 许文龙 秦孟晟 《农业灾害研究》 2024年第3期109-111,共3页
利用扬州市气象观测站点和中国环境监测总站的逐小时数据估算PM_(2.5) 的各相关组合因子,然后利用CNN卷积神经网络算法构建反演PM_(2.5) 质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)利用CNN卷积神经网络算法反演PM_(2.5) 是有效且可行的,且... 利用扬州市气象观测站点和中国环境监测总站的逐小时数据估算PM_(2.5) 的各相关组合因子,然后利用CNN卷积神经网络算法构建反演PM_(2.5) 质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)利用CNN卷积神经网络算法反演PM_(2.5) 是有效且可行的,且比一般的线性回归算法效果更佳,为反演PM_(2.5) 提供了一种新的机器学习方法。(2)在影响PM_(2.5) 反演的各输入变量因子中,PM_(10)与能见度变量为高相关因子。利用神经卷积网络算法反演PM_(2.5) 理论上反演精度能够随着输入信息增多而不断提高。 展开更多
关键词 cnn卷积神经网络算法 气象观测数据 PM_(2.5)
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