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针对利用生成对抗网络模型(Generative Adversarial Network,GAN)重建SAR(Synthetic Aperture Radar)图像存在边缘细节信息不足和“伪影”(artifacts)现象,该文基于增强型超分辨率生成对抗网络(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks,ESRGAN)光学模型,重新设计生成网络上采样重建模块和结构损失函数,提出一种结构增强型生成对抗网络SAR图像超分辨率重建算法,包括特征提取、特征增强和上采样重建3个模块:在特征提取模块采用小尺度卷积层对输入SAR图像进行低层次特征提取;在特征增强模块采用多个级联残差密集块(Residual-in-Residual Dense Block,RRDB)和卷积层提取输入特征;在上采样重建模块交替使用最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation,NNI)和亚像素卷积(Sub-Pixel Convolution,SPC)对特征进行放大重建,使特征信息交互融合。与传统插值算法和经典深度学习重建算法相比,该算法在视觉效果和定量评价方面均有显著提升,能够在保持原网络模型重建图像内容信息不丢失的基础上,增强重建图像边缘细节信息和减缓“伪影”现象,有利于后续目标识别和灾害监测等工作开展。 相似文献
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目的：探讨疏风宣肺汤对慢性支气管炎大鼠p38MAPK/ATF-2信号转导通路的作用。方法：将SD大鼠随机分为空白对照组、模型组、疏风宣肺汤组、宣肺止嗽合剂组，采用混合烟雾吸入法建立慢性支气管炎大鼠模型，分别给予相应药物进行干预。检测各组大鼠p38MAPK蛋白表达含量、肺泡巨噬细胞计数、ATF-2蛋白表达含量。结果：疏风宣肺汤组能够明显降低p38MAPK蛋白表达含量、肺泡巨噬细胞计数及ATF-2蛋白表达含量，其治疗效果优于宣肺止嗽合剂组，差异均有统计学意义（P＜0.05）。结论:疏风宣肺汤可能是通过抑制p38MAPK/ATF-2信号通路表达，发挥对慢性支气管炎的治疗作用。 相似文献
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提出了一种Ｌｉ Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,解决了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络能量函数存在积分项、振荡收敛、计算复杂等问题,并继承了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的结构与Ｌｉ网络的优点．同时发现基于部首拆分的汉字字符识别可以忽视甚至利用该网络的虚假稳定点,从而使样本存储量降为传统Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的１４４％,表明该算法有效且快速． 相似文献
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