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一种新的自适应Lee图像增强算法
被引量:
4
1
作者
王保平
辛云宏
+2 位作者
张麟兮
梁华强
张艳宁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第9期11-13,22,共4页
该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变换,增加了原Lee算法的普适性;其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结...
该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变换,增加了原Lee算法的普适性;其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结果表明:新算法不仅具有较大的适用范围,而且能够有效地增强整个图像的对比度,提高图像的视觉效果。
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关键词
图像增强
模糊划分
自适应滤波
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职称材料
多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳
被引量:
1
2
作者
刘宇鹏
马春光
+1 位作者
朱晓宁
乔秀明
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1616-1622,共7页
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各...
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各领域的影响;从模型角度,本文的方法为生成式模型,模型更有表现力,且把对齐和短语抽取一起建模,克服了错误对齐对原有短语抽取性能的影响。从复杂度上来说,该模型独立于解码,更易于训练;从多领域融合来说,对短语归约过程中进行融合,更好地考虑到整个归约过程。在两种不同类型的语料上验证了机器翻译的性能,相对于传统的单领域启发式短语抽取和多领域加权,BLEU分数有所提高。
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关键词
多领域机器翻译
非参贝叶斯
短语归纳
Pitman
Yor过程
生成式模型
块采样
中餐馆过程
BLEU分数
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职称材料
题名
一种新的自适应Lee图像增强算法
被引量:
4
1
作者
王保平
辛云宏
张麟兮
梁华强
张艳宁
机构
西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室
陕西师范大学物理学与信息技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第9期11-13,22,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60572133)
博士后基金(No.20060391013) 。
文摘
该文对Lee图像增强算法及其改进型算法进行了较深入的研究,发现了其存在的问题,提出了一种新的图像增强方法。该方法补充了一个有用的非线性变换,增加了原Lee算法的普适性;其次利用灰度值的统计特性达到了图像自适应增强的目的。实验结果表明:新算法不仅具有较大的适用范围,而且能够有效地增强整个图像的对比度,提高图像的视觉效果。
关键词
图像增强
模糊划分
自适应滤波
Keywords
image enhancement
fuzzy partition
adaptive filtering
分类号
TP391.23 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳
被引量:
1
2
作者
刘宇鹏
马春光
朱晓宁
乔秀明
机构
哈尔滨理工大学软件学院
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
哈尔滨工业大学计算机学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1616-1622,共7页
基金
国家自然科学青年基金项目(61300115)
中国博士后科学基金项目(2014M561331)
黑龙江省教育厅科技研究项目(12521073)
文摘
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各领域的影响;从模型角度,本文的方法为生成式模型,模型更有表现力,且把对齐和短语抽取一起建模,克服了错误对齐对原有短语抽取性能的影响。从复杂度上来说,该模型独立于解码,更易于训练;从多领域融合来说,对短语归约过程中进行融合,更好地考虑到整个归约过程。在两种不同类型的语料上验证了机器翻译的性能,相对于传统的单领域启发式短语抽取和多领域加权,BLEU分数有所提高。
关键词
多领域机器翻译
非参贝叶斯
短语归纳
Pitman
Yor过程
生成式模型
块采样
中餐馆过程
BLEU分数
Keywords
multi-domain machine translation
Bayesian non-parameter
phrasal induction
Pitman-Yor process(PYP)
generative model
block sampling
Chinese restaurant process
BLEU score
分类号
TP391.23 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的自适应Lee图像增强算法
王保平
辛云宏
张麟兮
梁华强
张艳宁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007
4
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职称材料
2
多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳
刘宇鹏
马春光
朱晓宁
乔秀明
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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职称材料
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