mnn 融合算子
基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法研究
基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法研究余美晨;孙玉秋;王超【摘要】提出了一种改进的拉普拉斯金字塔图像融合方法。
首先将源图像进行高斯金字塔分解，接着再进行拉普拉斯金字塔分解，然后对由拉普拉斯金字塔形成的图像序列的对应层分别使用不同的融合规则进行融合。
顶层采用加权融合，其余层采用基于区域能量的融合规则进行融合，最后再进行拉普拉斯反变换得到重构图像。
试验结果表明，该方法能够有效的保留图像信息，融合效果良好。
【期刊名称】《长江大学学报（自然版）理工卷》【年(卷),期】2016(013)034【总页数】6页(P21-26)【关键词】拉普拉斯金字塔;高斯金字塔;图像融合【作者】余美晨;孙玉秋;王超【作者单位】长江大学信息与数学学院，湖北荆州 434023;长江大学信息与数学学院，湖北荆州 434023;长江大学信息与数学学院，湖北荆州 434023【正文语种】中文【中图分类】TP391图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得它成为当前重要的信息处理技术，并在遥感、医学、航天等领域得到广泛的应用。
图像融合是指利用各种成像传感器获得不同图像，综合各图像的互补信息和冗余信息，产生一幅新的图像，以获得更为精确、可靠、全面的图像描述[1]。
图像融合包括像素级融合、特征级融合和决策级融合[2]3个部分。
近年来，人们提出了多种图像融合方法，其中像素级融合中的多分辨率图像融合方法较为常见，而拉普拉斯金字塔分解方法是多分辨率分析中的一类。
基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合算法的融合过程是将各个源图像分别在不同尺度、不同空间分辨率和不同分解层上分别进行的[3]。
采用传统的拉普拉斯金字塔进行图像融合，最终得到的融合图像因细节丢失而变得模糊。
为了能获得更好的融合效果，保留更多的图像细节，笔者对传统的拉普拉斯金字塔图像进行了改进。
传统拉普拉斯金字塔图像融合的核心思想是通过构建分辨率逐层递减的金字塔，对各层金字塔按照一定的规则进行信息提取并利用上层信息逐层重构最终得到融合图像。
【国家自然科学基金】_并行迭代算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
数据局部性 性能势 快速算法 循环流水线 广义特征值问题 并行遗传算法 并行设计 并行检测系统 并行干扰删除 并行工程 工作转移矩阵 寄存器提升 大规模电力系统 多链mdp 多目标迁移 多核处理器 多址干扰 多元假设检验 基于协作 图像融合 启发式算法 同步辐射 可重构计算 双正交小波变换 双向迭代 化学方程 动态负载平衡 分组串行算法 分布式并行检测系统 分布式估计 函数优化 几何优化 准规则码 准循环ldpc码 内部迭代 信息素 低密度奇偶校验码(ldpc) 似然比判决规则 任务分配 代数迭代算法 交错网格条块 串行消息传递机制 不完全lu分解 turbo码 neumnn级数 jacobi-davidson方法 gmres迭代法 gauss-seidel算法 fpga ct重建 cordic boltzmann模型方程
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104
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双序列比对 参数场 单输入-多输出 协同进化 协作通信 动态畸变 分数间隔 分布式发电系统 冷却系统 冷冻电子断层 全局收敛 任务分配 产品开发 交叉变异率 二阶统计 二次矩阵方程 主振荡功率放大器 主从式并行计算 中子输运 与文本无关 uzawa算法 tabu搜索 sn方法 maxwell鞍点系统 ldpc码 ds/cdma系统 boltzmann模型方程
基于模糊数学理论的数据融合算法研究
基于模糊数学理论的数据融合算法研究随着信息技术的发展，人们能够获取、存储和处理大量的数据。
但是，这些数据的质量、可靠性和完整性却往往受到很大的挑战。
为了解决这一问题，数据融合技术应运而生。
该技术可以将多个不同来源的数据进行整合和分析，从而得到更加准确和全面的信息。
在这个领域中，基于模糊数学理论的数据融合算法研究成为了热门话题。
一、概述数据融合是指将多个异构数据源中的信息进行统一表示和处理的过程。
常见的数据源包括传感器、数据库、文本和图像等。
由于这些数据源可能来自不同的领域、不同的媒介和不同的采样周期，它们之间的差异是很大的。
数据融合技术可以通过建立数学模型或算法，将这些异构信息进行整合和分析，以期获得更加精确、准确和全面的信息。
模糊数学理论是一种用于处理不确定性和模糊性的数学工具。
它采用模糊集合、模糊逻辑和模糊推理等概念，可以用来描述模糊的和不确定的现象。
在数据融合领域中，模糊数学理论可以用来处理数据的不确定性和不完整性，提高数据融合的精度和可靠性。
二、模糊集合和模糊逻辑模糊集合是指其元素的归属度是模糊的，即某个元素可能属于该集合也可能不属于该集合。
例如，在制定一个诊断模型时，需要考虑病人的病情、病史和体检结果等多个因素。
每个因素可能对诊断结果产生不同的影响，因此需要考虑每个因素的权重和可能性。
这时，模糊集合可以用来描述这些因素之间的模糊关系和归属度。
模糊逻辑是指在模糊集合的基础上，对逻辑运算进行模糊化处理，从而得到更加灵活和准确的结果。
例如，在进行决策时，需要评估各种方案的优缺点和可能性。
这时，模糊逻辑可以用来描述这些方案之间的关系，并计算它们的优劣程度和风险度。
基于模糊逻辑的算法可以实现对多个因素的加权处理和综合评估，从而得到最优方案或最优结果。
三、基于模糊数学理论的数据融合算法基于模糊数学理论的数据融合算法可以将多个异构数据源的信息进行整合和分析，获得更加准确、可靠和全面的结果。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：将不同格式和不同精度的数据进行标准化和统一化处理，例如数据归一化、数据离散化和数据插值等。
基于多输入细胞神经网络上下文隐马尔可夫模型的图像融合方法
2 融合规则
图 2 是本文所提融合算法框架示意图。
源图像A NSST
低频子带 系数
高频子带 系数
低频子带 系数
源图像B NSST
高频子带 系数
低频区域 能量
取大
低频融合 子带
融合图像 F
细胞神经 网络
上下文变量
逆NSST
CHMM
PDF的区域 能量
高频区域 能量
加权
高频融合 子带
综合能量 特征
图 2 所提算法的整体框架图
上下文变量是通过系数的上下文对系数的细节性进行判 断，上下文变量值为 1 表示系数的细节性高，上下文变量为 0 表示该系数的细节含量低，处于平滑区域。基于 CNN 输出 二值化的特点，本文提出了一种基于 MCNN 的上下文变量计算 方法。根据 NSST 系数间的相关性特点，本文提出并设计一个 四输入的 CNN 来计算上下文变量，离散状态方程为（输出方 程同公式 3）：
（4）对融合后的子带系数进行逆 NSST 变换得到融合图 像 F。
2.1 低频融合 本文低频部分采用基于区域能量取大的融合规则，
大模型 融合算子
大模型融合算子大模型融合算子是指在机器学习和深度学习领域中，将多个大规模模型的结果进行融合的算子。
大模型通常指的是参数量庞大、计算复杂度高的模型，如深度神经网络。
融合算子则是指将这些大模型的输出结果进行整合和综合的方法。
在机器学习和深度学习应用中，大模型融合算子发挥着重要的作用。
由于大模型本身的复杂性和计算量的限制，单个大模型可能无法满足实际应用的需求。
而通过融合多个大模型的结果，可以提高模型的性能和泛化能力。
大模型融合算子可以采用多种方式进行融合，常见的方法包括加权融合、投票融合和堆叠融合等。
加权融合是指将多个大模型的输出结果按照一定的权重进行线性组合，得到最终的融合结果。
投票融合是指将多个大模型的输出结果进行投票，最终选择得票数最多的结果作为融合结果。
堆叠融合是指将多个大模型的输出结果作为输入，再通过一个次级模型进行融合。
大模型融合算子的选择和设计需要考虑多个因素。
首先是大模型之间的差异性和互补性。
如果多个大模型之间的输出结果差异较大，可以通过融合算子将它们的结果进行整合，提高模型的性能。
其次是大模型的权重和置信度。
如果某个大模型的性能较好，可以给予它更高的权重，使其在融合结果中起到更大的作用。
另外，还需要考虑融合算子的计算复杂度和效率。
大模型融合算子在实际应用中有着广泛的应用。
在图像识别领域，研究者们常常使用多个大模型进行图像分类和目标检测，然后通过融合算子将它们的结果进行整合，提高模型的准确率和鲁棒性。
在自然语言处理领域，大模型融合算子也被用于文本分类、情感分析等任务中，通过融合多个大模型的输出结果，提高模型的性能和泛化能力。
然而，大模型融合算子也存在一些挑战和限制。
首先是算法的复杂性和计算资源的需求。
由于大模型本身的复杂性和计算量的限制，融合算子的设计和实现需要投入大量的计算资源和时间。
其次是模型的鲁棒性和泛化能力。
如果多个大模型之间的差异较小，融合算子可能无法提高模型的性能，甚至可能降低模型的泛化能力。
深度学习表达的图像特征训练与融合算法
深度学习表达的图像特征训练与融合算法
深度学习表达的图像特征训练与融合算法是深度学习在图像处理中的重要应用，它所采用的技术包括表达技术、特征训练技术以及融合方法。
表达技术是深度学习表达图像特征的基础，它有助于提取图像中的高级特征，
同时有助于减少噪声和图像混乱问题，让图像表达准确简洁。
可以使用的表达学习算法主要有卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和循环神经网络（LSTM）等。
特征训练技术则是对已有图像数据的小样本提取特征的方法，如构建有效的特
征空间以及计算特征的性能指标（如准确度和精度），这些特征空间和指标有助于判断从深度学习表达中提取出来的特征效果。
比较常用的特征训练技术包括支持向量机（SVM）、k-means聚类分析以及集群分析等。
最后是融合技术，它主要是将表达技术和特征训练技术相结合，来制定准确和
可量化的模型，从而帮助进行有效的图像处理。
融合技术方法可以用于混合多种特征表达的训练，也可以用于融合多个特征提取模型，以获得更精准的图像处理结果。
常用的融合技术有聚类分析、回归分析和概率图模型等。
总之，深度学习表达的图像特征训练与融合算法可以有效的利用表达技术、特
征训练技术以及融合技术，更好的帮助进行图像处理的应用。
融合粒子群和混合蛙跳的模糊C-均值算法
融合粒子群和混合蛙跳的模糊C-均值算法李真;罗可【摘要】The traditional fuzzy clustering algorithm is sensitive to the initial point and easy to fall into local optimum.In order to overcome these flaws, an improved Fuzzy C-Mean (FCM) algorithm which combines the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm and Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) was proposed.Through designing a new search granularity factor,it could take advantage of the fast convergence speed, strong local search ability of PSO and strong global search capability,ability to jump of local optimum of SFLA, making the integration of PSO and SFLA better.At the same time, the update algorithm of SFLA was improved.The experimental results show that this method improves the search capability and the clustering performance of fuzzy clustering algorithm, and it has the advantages in the global search ability escaping from local optimum capacity, and convergence speed.%针对模糊聚类算法中存在的对初始值敏感、易陷入局部最优等问题,提出了一种融合粒子群算法和混合蛙跳算法的模糊C-均值聚算法.通过设计了一种新颖的搜索粒度系数,充分利用粒子群算法收敛速度快、局部搜索能力强的优点与混合蛙跳算法全局寻优能力强、跳出局部最优能力好的特点,同时对SFLA中更新算法进行了改进.实验结果表明,该算法提高了模糊聚类算法的搜索能力和聚类效果,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)005【总页数】4页(P1355-1358)【关键词】混合蛙跳算法;粒子群算法;模糊C-均值;目标函数【作者】李真;罗可【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114【正文语种】中文【中图分类】T311.13模糊 C-均值(Fuzzy C-Mean，FCM)聚类算法由 Dunn提出，后被Bezdek改进［1］，被广泛地应用于数据挖掘、图像分割、模式识别等方面［2］，但FCM算法存在一些缺点:如对初始值、噪声数据敏感，容易陷入局部最优等。
融合密度峰值的高斯混合模型聚类算法
融合密度峰值的高斯混合模型聚类算法
陶志勇;刘晓芳;王和章
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2018(038)012
【摘要】针对高斯混合模型(GMM)聚类算法对初始值敏感且容易陷入局部极小值的问题,利用密度峰值(DP)算法全局搜索能力强的优势,对GMM算法的初始聚类中心进行优化,提出了一种融合DP的GMM聚类算法(DP-GMMC).首先,基于DP算法寻找聚类中心,得到混合模型的初始参数;其次,采用最大期望(EM)算法迭代估计混合模型的参数;最后,根据贝叶斯后验概率准则实现数据点的聚类.在Iris数据集下,DP-GMMC聚类准确率可达到96.67％,与传统GMM算法相比提高了33.6个百分点,解决了对初始聚类中心依赖的问题.实验结果表明,DP-GMMC对低维数据集有较好的聚类效果.
【总页数】6页(P3433-3437,3443)
【作者】陶志勇;刘晓芳;王和章
【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;阜新力兴科技有限责任公司,辽宁阜新123000;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.融合KNN优化的密度峰值和FCM聚类算法 [J], 兰红;黄敏
2.基于微簇融合的密度峰值聚类算法 [J], 宋紫阳;张菁;刘小康;刘传修
3.融合相对密度与近邻关系的密度峰值聚类算法 [J], 代永杨;张清华;支学超
4.基于密度峰值多起始中心的融合聚类算法 [J], 梅婕;魏圆圆;许桃胜
5.基于子簇融合和线性判别分析的密度峰值聚类算法 [J], 刘小康;张菁;张延迟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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mnn 融合算子
MNN融合算子
随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的部署和运行成为一个重要的问题。
MNN（Mobile Neural Network）是阿里巴巴推出的一款高效的深度学习推理引擎，它具有低延迟、高性能的特点，被广泛应用于移动设备和边缘计算场景。
而MNN的融合算子是MNN引擎的核心组成部分之一，它在模型推理过程中起到了重要的作用。
MNN的融合算子是指将多个算子合并为一个更复杂的算子，从而优化模型的推理性能。
融合算子的设计需要考虑多个方面的因素，包括模型结构、硬件平台、推理需求等。
通过合理的融合算子设计，可以减少模型中的运算量，降低模型的计算复杂度，从而提高模型的推理速度和效率。
在MNN中，融合算子的设计与实现是一个复杂而关键的工作。
首先，需要对模型进行分析和优化，找到可以合并的算子，确定合并的顺序和方式。
然后，需要设计合适的融合算子结构，将多个算子合并为一个更高效的算子。
最后，需要进行算子融合的实现和优化，确保融合后的算子在不同的硬件平台上都能够高效运行。
融合算子的设计和实现涉及到多个领域的知识，包括计算机体系结构、编译优化、神经网络模型等。
在设计过程中，需要考虑算子之间的依赖关系、计算顺序、内存占用等因素，以及不同硬件平台的
特点和限制。
同时，还需要考虑推理性能和模型精度之间的权衡，以及模型的可扩展性和可移植性等方面的问题。
值得一提的是，MNN融合算子的设计和实现不仅仅局限于深度学习模型的推理过程，还可以应用于其他领域的问题。
例如，图像处理、语音识别、自然语言处理等领域都可以使用融合算子来提高算法的性能和效率。
MNN的融合算子是一种重要的深度学习推理技术，在模型部署和运行中起着关键的作用。
通过合理的融合算子设计和实现，可以提高模型的推理性能，降低模型的计算复杂度，从而提高整体的推理效率。
随着人工智能技术的发展，MNN融合算子将会在更多的领域得到应用，并为各行业带来更高效、更智能的解决方案。