一种基于异构值差度量的塔吊数据粗糙集属性约简方法

    公开(公告)号:CN119066387A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411083275.6

    申请日:2024-08-08

    Abstract: 本发明属于人工智能理论及应用技术领域,公开了一种基于异构值差度量的塔吊数据粗糙集属性约简方法,通过传感器收集塔吊实时数据并进行预处理,根据塔吊数据特性,定义异构值差度量,构建塔吊数据邻域关系;接着构建基于异构值差度量的多粒度粗糙集;通过VDM距离形成的相似关系计算出不同半径下各属性的贡献度,再根据不可分辨关系对决策表进行基于正域的后向启发式约简,对数据进行属性约简,得到约简结果。本方法简化数据集,提高计算效率和模型性能,同时增强数据解释性和降低存储传输成本,满足了塔吊安全监控和状态预测的需求,进一步提升了算法的鲁棒性和灵活性,适应复杂多变的塔吊操作环境。

    一种图像风格迁移模型复原性的验证方法

    公开(公告)号:CN116664392A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310652290.7

    申请日:2023-06-05

    Abstract: 本发明属于人工智能风格迁移技术领域,涉及一种图像风格迁移模型复原性的验证方法;首先,获取原始图像A;将原始图像A输入到对抗生成网络模型中输出风格化图像B;收集与原始图像A主题相同的图像训练集对CycleGAN网络模型进行训练;将风格化图像B输入到训练完成的CycleGAN模型中输出与原始图像A相似的重建图像A';将原始图像A与重建图像A'进行比较,利用SSIM、PSNR、MSE图像指标判断模型的复原性;本方法用于评价该对抗生成网络的模型生成图片的可复原性判断,可以在需要图像双向转换的场景中运用该项技术,同时方便模型建立者搭建具体方法去提升模型的双向转换性,而不是像之前仅凭借人的肉眼判断。

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