基于残差学习的图像超分辨率重构方法

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图像超分辨率重构是计算机视觉领域中的一个经典问题,旨在通过算法将一幅或者多幅低分辨率图像转化为高分辨率图像。近年来,基于深度学习的单幅图像超分辨率重构算法得到了广泛的应用。针对多数网络存在的学习能力较弱、训练时间较长以及重建图像质量有待提升等问题,提出一种基于残差学习的图像超分辨率重构方法。网络通过级联深度卷积网络对图像进行特征提取,引入残差学习获得深层次的纹理细节信息,并加快网络的收敛速度,避免梯度爆炸和梯度消失,通过反卷积层对特征图像进行上采样,重建出与目标图像尺寸相同的高分辨率图像。在Set5
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传统的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性以及推荐准确率低等问题,针对该问题提出一种基于模糊C均值聚类的协同过滤推荐算法GAFCM-CF(genetic algorithm based fuzzy c-means collaborative filtering)。首先,该算法结合用户评分和项目特征构建用户特征偏好矩阵,深入挖掘利用用户隐藏信息。其次,该算法通过模糊C均值聚类算法对用户进行聚类,并且为了防止模糊C均值聚类算法收敛于局部极小值,影响推荐质量,该算法基于遗传算法对模糊C均值聚类算法进行了改进,防止出现
光催化去除水中污染物的研究通常得到的是小样本的离散数据,利用拟一级动力学模型对实验结果进行模拟和分析,有时拟合效果较差,且无法用于数据预测。本研究在离散灰色预测模型(DGM(1,1))的基础上,考虑数据的非线性特征并结合等维信息替代思想建立了非线性动态离散灰色模型(EDGM(1,1,α)),利用该模型对三元复合材料Bi/BiOCl/Au光催化去除四环素实验所得数据进行了预测,其平均相对误差和拟合度数据显示:相比于DGM(1,1)等3种模型,EDGM(1,1,α)模型对光催化实验数据具有良好的预测水平,与实
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燃料电池能够将化学能转化为电能,是一种绿色高效的能量转换装置,但是受到阴极氧还原反应(ORR)动力学迟缓的限制,燃料电池需要使用Pt等贵金属作为催化剂,这就导致其成本显著增加。碳基负载单原子催化剂(C-SACs)展现出高原子利用率和高选择性等优异性能。另外,C-SACs在不同pH环境下都显示出优异的ORR催化活性,被视为贵金属催化剂的经济替代品。本文介绍了近年来提升C-SACs的ORR催化性能的策略,包括选择不同种类的金属中心原子,调控金属中心的配位结构以及对载体进行杂原子掺杂。同时介绍了这些C-SACs