基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法

在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性。针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相位误差的补偿。在仿真数据和GF-3数据上的实验结果表明,所提算法可以有效地实现SAR图像空变散焦船舶目标自聚焦,聚焦后的船舶图像在图像熵与对比度上都有所改善,且算法聚焦速度有很大提升。

基于自适应深度信念网络的商场空调冷负荷预测

本文提出了基于自适应深度信念网络的商场空调冷负荷预测方法,通过分析对比本文所提出算法与深度信念网络以及高斯处理后的连续受限玻尔兹曼机-深度信念网络(CRBM-DBN)三种不同的算法模型,得到了可靠的商场空调冷负荷预测模型。通过实验分析,本文改进后的模型在预测准确度方面,较DBN模型均方根相对误差提高66.69%,较CRBM-DBN模型提高55.87%。在运行时间方面,较DBN模型节省了9.11 s,较CRBM-DBN模型节省了6.97 s,模型的收敛速度以及训练精度得到有效提高。