传统词袋模型易受视角、尺度和背景等因素干扰。本文对传统词袋模型进行了改进,提出一种基于角点检测和图论的感兴趣区域提取方法,以及结合高斯模糊隶属度函数选取视觉单词。首先,对图像进行角点检测,利用图论的方法划定ROI区域,然后对得到的ROI区域进行SIFT特征的提取并生成视觉词典,从而减少背景信息的影响。其次,引入高斯模糊隶属度函数改进图像视觉直方图的表示。在Caltech 100数据库上的实验结果表明,本文提出的方法相较于传统词袋模型,分类准确度提升了3%。 传统词袋模型易受视角、尺度和背景等因素干扰。本文对传统词袋模型进行了改进,提出一种基于角点检测和图论的感兴趣区域提取方法,以及结合高斯模糊隶属度函数选取视觉单词。首先,对图像进行角点检测,利用图论的方法划定ROI区域,然后对得到的ROI区域进行SIFT特征的提取并生成视觉词典,从而减少背景信息的影响。其次,引入高斯模糊隶属度函数改进图像视觉直方图的表示。本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ 分析系统的设计与实现-电动液压倒角机滚圆机滚弧机张家港倒角机液压滚圆机滚弧机在Caltech 100数据库上的实验结果表明,本文提出的方法相较于传统词袋模型,分类准确度提升了3%。 随着"工业4.0"概念的提出和实施以及C2M互联网商业模式的兴起,传统纺织行业正面临着向智能化、服务化转型的难题。本文将传统纺织印染行业与网络信息技术相结合,以报价服务为切入点,应用深度学习以及有限状态自动机理论,基于微服务架构,设计了一套印染需求智能分析系统。为纺织企业的印染报价服务提供了一套高效、智能的解决方案。接可以创建持久性的连接，并进行双向数据传输。本系统通过服务器同时与用户端和客服端进行WebSocket通信，当用户请求人工客服服务时，会通过调度算法为该用户实时分配当前最空闲的客服，并在服务器中保存该用户和客服的连接，由服务器来处理用户和客服的交流。4．4报价需求提取流程本文通过有限状态自动机作为报价需求提取流程的理论基础，通过模拟真实报价需求提取流程，定义出对应的有限状态自动机，该自动机及其形式化定义如图2、图3所示。!"#$%&’()!)")#)$)%)&图2模拟需求提取流程的有限状态自动机Fi本方法中，用户的合理需求是一个正则语言，需要解决的理论问题为:用户的输入串是否属于这个正则语言。该自动机一开始运行即进入初始状态，等待用户输入串，每次读入输入串就会根据状态转移函数得出下一个状态，直到进入接受状态，则代表准确的结构化需求数据采集完毕，退出采集流程。4．5系统实现印染需求智能分析系统通过前后端分离模式进行开发。其中，前端由ReactNative来操控视图展示，由Mobx来管理前端状态;后端基础模块通过基于Node．js的Express框架进行开发并封装成接口供前端调用;深度学习部分通过Keras进行聊天机器人模型的训练分析系统的设计与实现-电动液压倒角机滚圆机滚弧机张家港倒角机液压滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/