复杂网络大数据异构多模态目标识别方法研究

复杂网络大数据异构多模态目标识别方法研究

论文摘要

为解决传统目标识别方法中准确率较低的问题,提出复杂网络大数据异构多模态目标识别方法研究。通过构建复杂网络大数据异构多模态目标识别模型,提取识别目标中相关数据特征,并进行异构多模态目标相关特征优化。计算优化后目标特征最大化识别概率,得到异构多模态识别目标坐标,从而完成精准度较高的目标识别。仿真实验,与传统目标识别方法对比,可以看出复杂网络大数据异构多模态目标识别方法具有更高的目标识别度,从而证明方法有效性。

论文目录

  • 1引言
  • 2复杂网络大数据异构多模态目标识别方法研究
  •   2.1 复杂网络大数据异构多模态目标识别模型
  •   2.2 异构多模态目标相关特征优化
  •   1.3异构多模态识别目标坐标构建
  • 3仿真实验
  •   3.1 实验准备
  •   2.2目标识别度对比测试
  • 3结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孟庆玉

    关键词: 复杂网络,大数据,异构多模态,目标识别

    来源: 信息记录材料 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,基础科学

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 永城职业学院电子信息工程系

    分类号: O157.5;TP311.13

    DOI: 10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2019.09.111

    页码: 184-185

    总页数: 2

    文件大小: 1654K

    下载量: 57

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